多项式-卷积

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。
周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

JS宏进阶：浅谈曲线回归

曲线回归方程一般是以自变量的多项式或其他非线性函数形式表达因变量。目的：曲线回归的主要目的是
jackispy·2025-02-27 10:33

Sobel边缘检测算法：图像处理的关键技术

Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测，被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法，
Fkvision·2025-02-27 07:41

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

链接：原文出处作者：FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵
守得云开现月明·2025-02-27 07:39

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

算法基础篇--模拟

现在我们就通过下面的几道题目来了解一下模拟的特点：1.多项式输出题目来源：洛谷题目链接：多项式输出题目就是下面的样子：模拟题没有什么可以详细讲解的思路，大家直
近听水无声477·2025-02-26 17:51

DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（918）

**摘要：**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法，主要内容包括基于时空图卷积网络（ST-GCN）的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建，旨在为智慧城市的交通管理提供高效
web13508588635·2025-02-26 16:18

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。
算法资料吧！·2025-02-26 06:06

极限的定义与求解（微积分前置知识）

文章目录说明第3章极限导论3.1~43.5关于渐近线的两个常见误解3.6三明治定理第4章求解多项式的极限问题4.1x→ax\toax→a时的有理函数的极限4.2x→ax\toax→a时的平方根的极限4.3x
Jean·Gunnhildr·2025-02-26 05:26

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。
mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数
有幸添砖java·2025-02-25 22:11

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

PTA 数据结构与算法题目集（中文）

一：数据结构与算法题目（中文版）7-2一元多项式的乘法与加法运算(20分)7-3树的同构(25分)7-4是否同一棵二叉搜索树(25分)7-6列出连通集(25分)(详解)7-7六度空间(30分)7-8哈利
天天向上的菜鸡杰！！·2025-02-25 16:54

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
superace7911·2025-02-25 15:50

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。
彬彬侠·2025-02-25 13:00

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
智算学术·2025-02-25 00:31

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。
那雨倾城·2025-02-24 23:21

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。
go5463158465·2025-02-24 20:06

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号
cjl30804·2025-02-24 15:31

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。
yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。
yyc_audio·2025-02-24 14:26

数据结构--线性表的应用（一元多项式的加法）

用链表表示多项式时，每个链表结点存储多项式中的一一个非零项，包括系数coef指数expon两个数据域，以及一个指针域next。
锊er·2025-02-23 22:30

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

神经网络可视化工具

11款神经网络可视化工具，组会汇报、论文插图、科研学术必备01TensorSpace可以在网页上直接使用，是一种3D模型展示神经网络，适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开
G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络
顾漂亮·2025-02-23 12:15

PTA：运用顺序表实现多项式相加

本题要求输入两个一元多项式，然后输出它们的和（相加后得到的一元多项式）输入格式:输入一个整数n（表示输入组数），然后依次输入每一组数据：输入一个整数A（表示多项式的项数，小于100），然后输入A对整数，
WZMeiei·2025-02-23 12:15

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

该框架以卷积神经网络为核心，结合多阶段数据预处理流程（包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理），实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

线性代数导引：实系数和复系数不可约多项式

线性代数导引：实系数和复系数不可约多项式关键词：线性代数、实系数多项式、复系数多项式、不可约多项式、代数学基本定理、伽罗瓦理论1.背景介绍1.1问题的由来多项式是数学中一个基础而重要的概念,它不仅在代数学中有着广泛的应用
AI天才研究院·2025-02-23 10:30

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。
爱丫爱·2025-02-22 23:40

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation
985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。
Jason_Orton·2025-02-22 20:08

CRC校验码（C#实现）

循环冗余检查（CRC）是一种数据传输检错功能，对数据进行多项式计算，并将得到的结果附在帧的后面，接收设备也执行类似的算法，以保证数据传输的正确性和完整性。
山歌寥哉·2025-02-22 16:10

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。
煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。
武乐乐~·2025-02-22 13:45

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8
向哆哆·2025-02-22 10:20

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox
chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。
reset2021·2025-02-21 16:13

r语言 面板数据回归_R语言 之回归分析

本章为R语言回归分析之上部分，主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例，以及检验回归分析中统计假设的方法。
你的麦克疯·2025-02-21 01:19

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。
金外飞176·2025-02-20 19:36

【CUDA】Pytorch_Extensions

本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例，展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
joker D888·2025-02-20 15:28

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。
wei子·2025-02-20 14:48

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升
步入烟尘·2025-02-20 14:44
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他