数据挖掘神经网络图像识别第46页

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络*的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究

子曰1884·2024-01-16 16:00

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

文章目录一、《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.原文地址2.TensorFlow官方3.论文亮点4.代码学习二、《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》1.原文地址2.非官方Pytorch代码3.论文亮点4.代码学习三

QxwOnly·2024-01-16 16:59

【深度学习】各种卷积的理解笔记（2D，3D，1x1，可分离卷积）

同样，在卷积神经网络中，通过卷积，利用训练过程中自动学习权值的滤波器来提取不同的特征。然后，所有这

夹猪逃·2024-01-16 16:25

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M，输出为输入为DF×DF×N，卷积核为DK×DK×M，共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程，每个卷积核对输入的向量进行卷积操作，得到一个特征映射，共有N个卷

slience_me·2024-01-16 16:52

傻傻分不清楚的AI、AIGC、AGI

这些系统通过大量的数据和算法进行训练，以实现特定的目标，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。AI系统通常只能在其预定义

cab5·2024-01-16 15:51

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer

Python算法实战·2024-01-16 15:10

电商数据采集|电商数据分析--常见的数据采集工具及方法

电商数据分析–常见的数据采集工具及方法以下文章来源于数据运营与数据分析电商数据采集**ss=“nolink”>数据运营与数据分析.走进数据，一起学习数据处理，数据分析，数据挖掘，一起成长，相信通过一起努力

我算是程序猿·2024-01-16 15:02

企业数据挖掘平台哪家好？听听客户的真实反馈

泰迪大数据挖掘企业服务平台让数据创造更大的价值，具有拖曳式、免开发建模、可私有化部署、可提供源代码方便定制、全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员服务等特点。

泰迪智能科技·2024-01-16 15:57

【MATLAB随笔】遗传算法优化的BP神经网络（随笔，不是很详细）

文章目录一、算法思想1.1BP神经网络1.2遗传算法1.3遗传算法优化的BP神经网络二、代码解读2.1数据预处理2.2GABP2.3部分函数说明一、算法思想1.1BP神经网络BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork

感谢地心引力·2024-01-16 15:49

电商数据分析--常见的数据采集工具及方法

数据采集|数据运营和数据分析走进数据，一起学习数据处理，数据分析，数据挖掘，一起成长，相信通过一起努力，未来2-3年我们都会成为公司的中流砥柱。

电商数据girl·2024-01-16 14:31

数据服务：解锁数据价值的关键

数据服务是指为用户提供数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等一系列与数据相关的服务。

正儿八经的数字经·2024-01-16 14:57

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

毕业设计：基于深度学习的动态手势识别系统人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2手势识别三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

Krin_IT·2024-01-16 13:35

如何用GPT进行论文润色与改写？

慢腾腾的小蜗牛·2024-01-16 12:41

如何用GPT/GPT4进行AI绘图？

慢腾腾的小蜗牛·2024-01-16 12:40

大语言模型

背景大语言模型是指具有大规模参数的神经网络模型，用于生成和理解自然语言。它的诞生背景源于深度学习和神经网络在自然语言处理领域的快速发展。

图灵追慕者·2024-01-16 11:31

【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（SingularValueDecomposition，SVD

Lwcah·2024-01-16 11:22

神经网络｜张量tensor（待完善）

如何用代码实现tensortensor在神经网络中的应用其他tensor/张量什么是tensor？张量是用来探究一个点在各个切面（一共三个切面）和各个方向（x，y，z三个方向）上的受力情况。

晓源Galois·2024-01-16 11:51

【MATLAB】tvf_emd_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义TVF-EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD

Lwcah·2024-01-16 11:51

NeRF算法论文解析与翻译

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:16

NeRF算法原理总结概述

论文翻译见博客：《NeRF算法论文解析与翻译》参考链接：神经网络辐射场NeRF、实时NeRFBaking、有向距离场SDF、占用网络Occupancy、NeRF自动驾驶NeRF详解NeRF入门之体渲染(

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:14

Halcon 第四章『图像特征和提取』◆第6节：图像的骨架特征和距离变换

骨架提取技术可以用于压缩图像，用在图像识别中可以降低计算量。2、骨架获取的两种方法①火烧模型。即图像的四周被相同火势点燃，燃烧速度一致，火势由图像四周向内部燃烧时，火焰相与处即为骨架。②最大圆盘法。

Lushiqun·2024-01-16 10:31

深度学习面试100题（1-10）

用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知：大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习在什么场景下最常用-九五小庞

数据挖掘和分析：如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。智能交通：如自动驾驶、交通管制、智能路牌等。医疗健康：如疾病预测、基因分析、医疗数据分析等。金融领域：如风险评估、信用评估、股票预测等。

Up九五小庞·2024-01-16 10:33

无监督深度学习

SOM是一种无监督神经网络，它通过降低输入的维度来创建输入数据集的聚类。SOM在很多方面与传统的人工神经网

AI-智能·2024-01-16 10:13

从零开始训练神经网络

我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。一个循环表示epoch数，即我遍历整个数据集的次数，第二个循环用于逐个遍历每个观察值。

AI-智能·2024-01-16 10:42

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。

吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

大模型学习篇(一)：初识大模型

大模型具有以下特点：参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构

Abro.·2024-01-16 09:38

MATLAB Deep learning

regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习Chapter2:NeuralNetwork神经网络的结点

JNU freshman·2024-01-16 09:37

#AIGC##VDB# 【一篇入门VDB】矢量数据库-从技术介绍到选型方向

随后，详细介绍了什么是矢量数据库，以及它在搜索引擎、自然语言处理、图像识别等方面的优势。

向日葵花籽儿·2024-01-16 09:28

从零开始的神经网络

了解如何在没有框架帮助的情况下构建神经网络的基础知识，这些框架可能使其更易于使用在Python中创建具有不同架构的复杂神经网络应该是任何机器学习工程师或数据科学家的标准做法。

AI-智能·2024-01-16 08:14

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

从NLP的基础知识到机器学习应用程序，我们现在深入研究了神经网络的复杂世界及其处理语言的深刻能力。

无水先生·2024-01-16 08:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练

絮沫·2024-01-16 08:49

计算机毕业设计基于Java的手机销售网站的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

IT学长编程·2024-01-16 08:23

GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用

详情点击链接：GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用一OpenAI1.最新大模型GPT-4Turbo2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API3.GPTStore4.从0到

夏日恋雨·2024-01-16 08:53

区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-16 08:52

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征

peter6768·2024-01-16 07:15

训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的。

前向传播：对输入图像进行前向传播，通过神经网络的多层结构获取每个位置的预测结果。预测框生成：在YOLO的输出中，每个位置通常会有多个边界框（boundingbox）的预测，每个边界框对应一个目标。

神笔馬良·2024-01-16 07:40

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测

机器学习之心·2024-01-16 07:36

自然语言中的神经网络基础（1）

本文介绍在自然语言处理中常用的四种神经网络模型，即多层感知机模型、卷积神经网络、循环神经网络和以Transformer为代表的自注意力模型。

makelope·2024-01-16 07:48

牛人（周志华）推荐的人工智能网站

北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEEComputerSociety北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室-PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所

城市中迷途小书童·2024-01-16 06:24

生成对抗网络GAN简介- 图像处理应用

GAN是一种由两部分组成的神经网络架构，通常用于生成逼真的图像。这两部分是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器（Generator）：它的目标是创建逼真的图像。

LittroInno·2024-01-16 06:56

人工智能（AI）中的一些常见名词-九五小庞

深度学习（DL）：指使用人工神经网络层进行复杂模式识别的ML。大型语言模型（LLM）：可以理解、处理和生成文本的AI程序。转换器模型：一种神经网络架构，可以将一种类型的输入转换为另一种类型的输出。

Up九五小庞·2024-01-16 06:49

动手学深度学习：5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

5.9含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩[1]。

AI_Younger_Man·2024-01-16 06:43

（四）卷积神经网络 -- 9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

9.含并行连结的网络（GoogLeNet）2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，GoogLeNet的网络结构大放异彩。

Fiona-Dong·2024-01-16 06:12

【Python】Sigmoid和Hard Sigmoid激活函数对比总结及示例

Sigmoid和HardSigmoid是两种常用的激活函数，它们在神经网络中起到非线性变换的作用。

木彳·2024-01-16 06:01

JUST技术：基于时空孪生神经网络的轨迹识别

JUST团队-任慧敏JUST时空数据轨迹识别问题旨在验证传入的轨迹是否是由所要求的人员产生，即给定一组单独的人员历史轨迹（例如行人，出租车司机）以及由特定人员生成的一组新轨迹，判定两组轨迹是否由同一个人员生成。这个问题在许多实际应用中都很重要，例如出租车驾驶人员身份认证、汽车保险公司风险分析以及危险驾驶识别等。轨迹识别的现有工作除了需要轨迹数据之外，还需要其他来源的数据，如传感器、摄像头等，但这些

JUST极客·2024-01-16 06:16

数据挖掘|决策树算法以及相关算法实现和例题讲解

声明：本专栏的所有内容皆是本人接触到的系统学习的老师的讲解内容，仅做整理分享。出处来源：分类问题：决策树+ID3算法+C4.5算法+考试例题讲解_哔哩哔哩_bilibili资料整理：链接：https://pan.baidu.com/s/1q786VaYJ9-1G7ZdfC6KL7A提取码：3k7m一、决策树的概念介绍（一）基础概念介绍

封印师请假去地球钓鱼·2024-01-16 05:40

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

遇到的每一个人正如一个神经元

仔细一想，你在生活中遇到的每一个人正如神经网络中的一个神经元，你们之间的联系正如权重一般有大有小，你对别人的输入和你对你们之间权重的调节优化会直接影响你们之间的输出，这层层的优化与遇到的神经元（人）便是你的一生

Leslie_CzL·2024-01-16 04:30

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