卷积conv23 第7页

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览

简简单单做算法·2024-02-06 14:42

基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2损失函数和优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3

简简单单做算法·2024-02-06 14:11

YoloV8改进策略：Neck改进：HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进，多种姿势涨点|代码注释详解

摘要HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担，并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块，在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。

静静AI学堂·2024-02-06 13:49

【RT-DETR有效改进】利用SENetV2重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主，全网独家首发)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构

Snu77·2024-02-06 10:42

目标检测YOLO实战应用案例100讲--一文详解目标检测相关知识（最全系列）

林聪木·2024-02-06 10:39

nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Linear

这里写目录标题nn.Linearnn.Conv1dnn.Conv2d1×1卷积计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作nn.LinearArgs:in_features:sizeofeachinputsampleout_features

ywfwyht·2024-02-06 10:55

Pytorch卷积层原理和示例 nn.Conv1d卷积 nn.Conv2d卷积

内容列表一，前提二，卷积层原理1.概念2.作用3.卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2,参数说明:3,代码:4,分析计算过程四，nn.conv2d1,函数定义2,参数：3,代码4,分析计算过程一

WitsMakeMen·2024-02-06 10:22

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8

iuerfee·2024-02-06 09:19

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2

iuerfee·2024-02-06 09:17

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-AdaBoost卷积长短期记忆网络结合

机器学习之心·2024-02-06 08:55

组合预测 | MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF浣熊优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制组合随机森林多输入单输出回归预测

组合预测|MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF浣熊优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制组合随机森林多输入单输出回归预测目录组合预测|MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF

机器学习之心·2024-02-06 08:55

SCI一区 | Matlab实现TTAO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TTAO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现TTAO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-06 08:24

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-GRU-AdaBoost卷积门控循环单元结合AdaBoost

机器学习之心·2024-02-06 08:22

what is SSD|Single Shot MultiBox Detector

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络，直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox（和anchor类似），利用卷积可以直接得到

Woooooooooooooo·2024-02-06 05:55

Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq（模型训练）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充

我的昵称违规了·2024-02-06 03:47

通过神经网络模拟人类大脑的学习过程

例如，卷积神经网络（CNN）的出现使得图像识别的准确率大幅提高。CNN能够从原始像素中自动提取高级特征，并通过多层网络结构进行特征融合和抽象表示。

M乔木·2024-02-06 03:05

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍关于卷积的6个基本知识一文读懂深度学习中的各种卷积CNN卷积神经网络的三种基本模式（不懂的话还得多努力啊

城市中迷途小书童·2024-02-06 02:18

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering1、主要贡献2、算法介绍2.1学习局部化谱filtersk阶近似与ChebNet2.2图池化图粗化快速pooling整个GCN过程1、主要贡献1、谱方法的卷积公式

怕狗子的福哥·2024-02-06 01:51

python信号处理必学的20个函数工具和案例代码（1-10）

numpy.fft.fft`；3.信号滤波：`scipy.signal.lfilter`；4.频率响应可视化：`scipy.signal.freqz`；5.自相关函数：`numpy.correlate`；6.时域卷积

suoge223·2024-02-06 00:58

python信号处理必学的20个函数工具和案例代码（11-20）

numpy.fft.fft`；3.信号滤波：`scipy.signal.lfilter`；4.频率响应可视化：`scipy.signal.freqz`；5.自相关函数：`numpy.correlate`；6.时域卷积

suoge223·2024-02-06 00:58

恒源云 (Gpushare)_Restormer:用于高分辨率图像重建的高效Transformer

文章来源|恒源云社区原文地址|Restormer原文作者|咚咚摘要引入主题：由于卷积神经网络(CNNs)能够从大规模数据中学习到图像的generalizable特征，所以被广泛应用于图像重建和相关任务。

恒源云·2024-02-05 22:52

深度神经网络的训练过程,深度神经网络如何训练

为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。

小浣熊的技术·2024-02-05 19:39

温州大学《深度学习》课程课件（七、卷积神经网络基础）

这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》，主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书：《深度学习》，人民邮电出版社，IANGOODFELLOW等，2017年出版课程资源下载链接：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books授课计划模块1课程导学以及深度学习简介模块2神经网络基础模块3浅层神经

风度78·2024-02-05 19:05

温州大学《深度学习》课程课件（八、深度卷积神经网络）

这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》，主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材：吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书：《深度学习》，人民邮电出版社，IANGOODFELLOW等，2017年出版课程资源下载链接：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载：https://github.com/f

风度78·2024-02-05 19:05

常用的几种卷积神经网络介绍

主要是想介绍下常用的几种卷积神经网络。【嵌牛鼻子】：深度学习神经网络【嵌牛提问】：什么

Shiki_3639·2024-02-05 19:43

矩阵每个元素进行"扩0边"的实现

前言在"二维反卷积"中需要对输入数据进行"矩阵每个元素的0值扩边"，本文专门针对这一需要给出简单的Matlab实现程序。

胜负55开·2024-02-05 18:01

时间序列预测 —— ConvLSTM 模型

时间序列预测——ConvLSTM模型时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。

Persist_Zhang·2024-02-05 14:59

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管

绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

深度学习本科课程实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，

11egativ1ty·2024-02-05 11:36

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络

河篱·2024-02-05 10:18

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

构造神经元网络模型时，我们一定会考虑需要几个卷积层，需要有几个过滤器，全连接层需要几个神经元？

the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效，不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet

the sourth wind·2024-02-05 10:48

TensorFlow入门实操笔记 3-4

就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章：卷积介绍3.1卷积神经网络3.2卷积神经程序3.3卷积网络结构3.4卷积神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型

七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构

Snu77·2024-02-05 08:17

通信原理（复习资料）

卷积对频率的影响是（频谱搬移）差错控制技术的种类：（检错重发）（前向纠错）（反馈校验）（检错删除）信号的特性可以通过幅度、频率、相位等参量来描述，从信号的特性出发可将其分为(模拟信号)和(数字信号)两大类双边带调制全称为

戏神·2024-02-05 08:06

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

辣手摧花——沙尘暴

当时下午三四点钟，我在医院图书室看书，即使紧闭着所有的门窗，仍能在房间感受到灰尘污浊气息，狂风卷积着乌云，强风将地面沙粒和尘土吹起，沙尘刹那间笼罩城市，空气很浑浊，窗外一片灰蒙蒙的，天一下子变黑了。

精进的医生·2024-02-05 07:54

看懂paper中的卷积堆叠感受野计算

VGG中卷积堆叠在赢得其中一届ImageNet比赛里VGG网络的文章中，他最大的贡献并不是VGG网络本身，而是他对于卷积叠加的一个巧妙观察。

霍尔元件·2024-02-05 07:54

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。

半亩花海·2024-02-05 05:38

《深度学习入门》学习笔记

入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化

YY_oot·2024-02-05 05:55

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-02-05 05:52

计算机设计大赛深度学习植物识别算法系统

iuerfee·2024-02-05 02:55

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-04 21:23

回归预测 | Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 21:53

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

效果一览文章概述WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言1.多变量单输出，回归预测。

前程算法屋·2024-02-04 21:53

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 21:52

RFCN 精简讲解

一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案，并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。

KyleLou·2024-02-04 20:03

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

卷积层和反卷积层输出特征图大小计算

计算公式：卷积层（nn.Conv2d）的输出特征图大小计算公式：输出特征图的宽度=（输入特征图宽度-卷积核宽度+2*填充）/步长+1输出特征图的高度=（输入特征图高度-卷积核高度+2*填充）/步长+1输出特征图的通道数

SimpleLearing·2024-02-04 17:51

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