时序卷积神经网络

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

多维时序 | MATLAB实现SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SAO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 07:46

多维时序 | MATLAB实现EVO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention能量谷算法优化卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现EVO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention能量谷算法优化卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现
机器学习之心·2024-01-24 07:46

多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 07:45

【USTC】verilog 习题练习 41-45

41下降沿触发的寄存器题目描述在时序逻辑电路中，敏感变量不但可以是触发信号的上升沿（posedge），也可以是下降沿（negedge）,试创建8bit位宽的寄存器，所有DFF都应该由clk的下降沿（负边缘
enki0815·2024-01-24 07:31

CNN-BIGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元多输入多输出预测，CNN-BIGRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_t
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

SDF文件详解

数字电路门级仿真及SDF反标一、概述从概念上来说，数字验证包含两方面的内容，一个是验证功能，另一个是验证时序。
飞奔的大虎·2024-01-24 04:27

【STM32】STM32学习笔记-SPI通信协议(36)

00.目录文章目录00.目录01.SPI简介02.SPI特征03.SPI通信04.硬件电路05.移位示意图06.SPI时序基本单元07.SPI时序08.附录01.SPI简介在大容量产品和互联型产品上，SPI
Print World·2024-01-24 02:38

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

【嵌牛鼻子】：谷歌大脑，卷积神经网络，正则化，DropBlock【嵌牛提问】：你了解神经网络的正则化吗？【嵌牛正文】：深度神经网络在具备大
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。原理卷积层通过使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行滑动窗口卷积操作，这样可以提取出不同位置的局部特征，从而捕捉到图像的空间结构信息。激活函数在卷积层之后，通常会应用一个非线性激活函数，如ReLU激活函数的作用是引入非线性，使得CN
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

STM32CubeMX教程22 FSMC - 8080并行接口TFT-LCD驱动

3.0.3、LCD接口硬件原理详解3.0.3、控制FSMC对LCD命令/数据写入（重点）3.0.4、FSMC时序参数设置3.1、CubeMX相关配置3.1.0、工程基本配置3.1.1、时钟树配置3.1.2
OSnotes·2024-01-24 01:14

U-Net的原理

U-Net是一种专为医学图像分割而设计的卷积神经网络（CNN）架构。
来自宇宙的曹先生·2024-01-24 00:43

【Arduino】基于wemos D1的智能感应垃圾桶

HC—SR04），舵机（sg90），杜邦线若干，小垃圾桶文章目录基于wemosD1的智能感应垃圾桶1.SG90舵机1.1基本信息介绍1.2servo函数用法1.3核心代码2.超声波模块2.1主要参数:2.2时序图及原理图
橘猫0.o·2024-01-23 22:32

自然语言处理的发展

方向一：技术进步深度学习：深度神经网络在自然语言处理中发挥了重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络主要就是应用于计算机视觉（CV）当中！可以做啥？
Array902·2024-01-23 21:45

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

即插即用篇 | UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 20:57

亚热带常见病虫害识别系统的系统总体设计

文章目录系统需求分析系统结构设计系统功能系统需求分析系统时序图系统活动图系统数据库设计数据库概念设计数据库逻辑设计数据库物理设计小结系统需求分析系统结构设计系统功能（1）登录/注册用户可以登陆系统,在已经登录过的情况下
AI敲代码的手套·2024-01-23 18:04

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最
AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

挑战杯参赛总结-时间序列预测

而这次的任务是根据时序来预测。数据集likethis:我们考虑了两种时间序列预测模型：·LSTM：是一种循环神经网络（RNN）的变体，具有记忆单元和门控机制。它使用记忆单元来捕捉
Che_Che_·2024-01-23 18:26

浅陌拾秋，年华忽晚，谁的似水流年，跌落岁月故纸的信笺

浅陌拾秋，年华忽晚，清商时序，葡萄满架，时间另起一行，落笔秋的篇章，谁落笔，一页页瘦减的芳华?谁执念，一篇篇浓淡的诗行?
水月岚曦·2024-01-23 17:05

溺爱有罪

梅花杏花变时序，那是庙前挖深坑。
杜明更衣·2024-01-23 17:52

Prometheus的部署

Prometheus的部署Prometheus部署Prometheus服务器查看监控页面添加被监控端部署通用的监控exporterPrometheus的部署Prometheus也是一款监控软件，也是一个时序数据库
郭不戳·2024-01-23 15:16

部署prometheus+grafana步骤演示

Prometheus部署Prometheus服务器查看监控页面添加被监控端部署通用的监控exportergrafana可视化部署grafana展示work01的监控信息Prometheus也是一款监控软件，也是一个时序数据库
月下琉璃色酒杯·2024-01-23 15:15

Linux 一键部署grafana

通过Grafana，您可以连接到各种不同的数据源，包括时序数据库（如Prometheus、InfluxDB）和关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL），并将这些数据以直观和交互式的方式展示在仪表盘中
CIAS·2024-01-23 15:14

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。图11RNN-rolled如图11所示是一个典
AI小白龙*·2024-01-23 15:06

PowerShell install 一键部署grafana

通过Grafana，您可以连接到各种不同的数据源，包括时序数据库（如Prometheus、InfluxDB）和关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL），并将这些数据以直观和交互式的方式展示在仪表盘中
CIAS·2024-01-23 15:12

如何实现一个百万亿规模的时序数据库，百度智能云 BTS 架构解析和实践分享...

随着技术的不断发展和业务需求的多样化，BTS在百度内部经历了从支持单一Table能力到支持宽表、时序等多模能力的演进。BTS是百
大数据和云计算技术·2024-01-23 14:08

SystemC学习笔记(三) - 查看模块的波形

对于TLM来说，查看波形一般是指查看pvbus上的transaction，而对于SystemC本身来说，查看波形就是使用Gtkwave或其他EDA工具，查看Module的input/output的时序输入
crazyskady·2024-01-23 13:04

Vivado 全局重定时vs 局部重定定时

重定时（Retiming）介绍重定时（Retiming）是一种时序优化技术，用在不影响电路输入/输出行为的情况下跨组合逻辑寄存器从而提高设计性能。
light6776·2024-01-23 13:12

Haar小波下采样模块

Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect原文代码：HWD/HWD.pyatmain·apple1986/HWD(github.com)介绍深度卷积神经网络
夏天是冰红茶·2024-01-23 12:04

时序逻辑

想要理解时序逻辑，首先要理解“时钟”为什么计算机需要时钟？答：时钟是用来“同步”的。可以将计算机内所有的时序组件想象成一个个的士兵，那么时钟就是那个朝着士兵喊口令的人。
hojztuh·2024-01-23 11:38

【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里，卷积神经网络
咔叽布吉·2024-01-23 11:28

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

经常会遇到该如此场景，对所有数据做统一处理喂给模型，模型很难学到区分信息，因此设计如果对不同位置的装置做嵌入操作，这也是本文书写的主要目的之一，如果对不同位置装置的时序数据做模型呢？
汀沿河·2024-01-23 09:54

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些比较初
AAI机器之心·2024-01-23 08:20

SCCB接口

文章目录概述引脚传输时序起始/结束信号三线模式两线模式传输周期3阶段写传输周期2阶段写传输周期2阶段读传输周期阶段一IDAddress阶段二子地址/读数据阶段三写数据SCCB与IIC区别未完待续(还有代码
FPGA的花路·2024-01-23 08:14

机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类

一、简述这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的3D卷积神经网络(CNN)。3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。
坐望云起·2024-01-23 08:40

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:44

多维时序 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:40

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备KerasKeras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口，调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络
小旺不正经·2024-01-23 07:05

FPGA经典书籍分享

全书内容包括Vivado设计套件的特性，全面可编程FPGA器件的架构，使用Vivado套件创建复杂数字系统设计项目，仿真系统功能，RTL分析产生网表文件，性能要求的时序约束及综合，布局布线
light6776·2024-01-23 07:31

模块1--BH1750的应用（IIC）

1.BH1750基本原理讲解BH1750作为一款数字化的光照传感器，采用的是IIC接口，本篇文章主要是侧重BH1750的应用，关于IIC总线的时序原理，请大家自行学习。
浅夏漫行·2024-01-23 06:11

卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器
AI小白龙*·2024-01-23 04:48
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