机器学习cnn数据集第31页

图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。

苏俗·2024-02-14 04:05

拉框标注labellmg配置

相信小伙伴们在做目标检测时，第一件事就是找数据集，然后就是对数据集进行标注。

苏俗·2024-02-14 04:04

机器学习12-基本感知器

感知器（Perceptron）是一种最简单的人工神经网络结构，由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络，通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接，并且具有一个对应的权重参数，用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合，通过一个激活函数进行转换，最终输出一个二进制值（通常是0或1

dracularking·2024-02-14 04:01

RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？

径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。

神笔馬良·2024-02-14 03:14

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单

时光诺言·2024-02-14 01:23

介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet

之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法，例如随机森林（RF)或者支持向量机（SVM），这些工具耗时长，计算资源消耗大。因此，使用已有标注的数

生信阿拉丁·2024-02-14 01:55

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据

小Z的科研日常·2024-02-14 00:15

媒体公信力是如何失去的——被唾弃的西方媒体

CNN、BBC、《纽约时报》、《华尔街日报》、《澳大利亚人报》……这些大型媒体，在2020年到2021的的新冠肺炎期

将十二·2024-02-14 00:24

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

二、数据预处理数据分析之数据预处理的步骤主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。这些步骤是提高数据质量和适应数据分析软件或方法的重要环节

m1chiru·2024-02-14 00:26

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

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:26

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

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead-A

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势：机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式，来实现自主决策和预测分析。

做一个AC梦·2024-02-13 22:53

机器为什么能学习(上)

本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例，推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快，我们不由得发问：为什么这种算法是可行的。

ringotc·2024-02-13 21:16

深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

starlet_kiss·2024-02-13 21:40

手把手教你完成深度学习人脸识别系统

目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，

挂科边缘(毕业版)·2024-02-13 21:40

LLM大模型常见问题解答（2）

迁移学习：GPT类模型首先在一个广泛的数据集上进行预训练，以掌握语言的通用表示，然后可以在

lichunericli·2024-02-13 21:38

扩展说明: 指令微调 Llama 2

旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调Llama2基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。

·2024-02-13 21:53

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

弱监督时间动作定位的等效分类映射Equivalent Classification Mapping for Weakly Supervised Temporal Action Localization

ECM在基准数据集上的动作定位方面显示出有希望的结果，而无需详细的帧级注释。先分类（Pre-classification）和后分类（Post-classificati

六个核桃Lu·2024-02-13 21:26

附加补充（OLAP）

联机分析（OLAP）是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的一种数据动态分析模型，它允许以一种称为多维数据集的多维结构访问来自商业数据源的经过聚合和组织整理的数据。

Haohao_95·2024-02-13 20:56

ICLR 2024 | Mol-Instructions: 面向大模型的大规模生物分子指令数据集

发表会议：ICLR2024论文标题：Mol-Instructions:ALarge-ScaleBiomolecularInstructionDatasetforLargeLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.08018.pdf代码链接：https://github.com/zjunlp/Mol-Instructions引言在自然语言处理（NLP

奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:23

ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程

目前手上有一个特定的任务，做应急救援的视觉SLAM，目前公共数据集比较少，考虑自建数据集，从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏，应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果，然后根据效果得到一些模型改进思路

极客范儿·2024-02-13 18:27

面向智算服务，构建可观测体系最佳实践

作者：蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系（一）智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说，MLOps是解决这一领域的系统工程，它结合了所有与机器学习相关的任务和流程，从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理

·2024-02-13 18:51

大数据和机器学习固废行业商业价值

一、大数据和机器学习的基本概念，历史渊源。综述当前大数据和机器学习应用领域。我的判断是，这两个概念现在已经不是出炒作，已经走向实用领域。大数据这个概念兴起，我感觉是在2012年。

freedomme·2024-02-13 17:11

java之CSV大批量数据入库

CSV数据的入库需求前期准备环境代码展示pom文件关键代码及思路多线程处理数据，否则8k万数据太慢了获取文件数据根据文件名创建相应数据库关键的SQL语句saveOrUpdateBatch方案选型在程序中对数据集进行遍历

邱可爱·2024-02-13 17:10

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割

获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中，我们将学习如何使用Detectron2平台以及Google开放图像数据集执行多对象实例分割任务

盼小辉丶·2024-02-13 16:31

人工智能

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

阳光照我心房·2024-02-13 16:15

2019-12-04

标准模板库STLSTL由以下五个部分组成：（1）容器（container）：能够保存其他对象的对象，是按某种特定的逻辑关系把元素组装起来的数据集。常用容器有vector、list、set、,map。

Deku_for_all·2024-02-13 16:49

fasterrcnn从gpu切换到cpu版本

从git拿到的程序是gpu版本的，如果想要在本地cpu执行是需要做如下修改的：第一步：将/lib/model/nms_wrapper.py中fromnms.gpu_nmsimportgpu_nms注释掉第二步：将方法nms(dets,thresh,force_cpu=False)中的force_cpu的false改为true，表示强制启动cpu版本。第三步：将/lib下的setup.py中：?xm

conner是位好少年·2024-02-13 16:11

能玩上一天的网站，宅家也不无聊！

打出单词，都能有音调，就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过机器学习将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏

编程星语·2024-02-13 15:18

Python文件操作

我们这里处理的是普通文件，它是一组数据集合，存放在磁盘上。读操作也就是将磁盘中的内容读到内存中进行处理，写操作也就是将内存中的数据持久化到磁盘上。文件操作文件类型文本文件-这类文件以

田阅川·2024-02-13 15:47

00005. 在朴素Bayes模型中，为什么需要Laplace平滑？

然而只因为在以前的有限的训练数据集中没见到过一件事，就估计这个事件的概率为零，这明显是不合理的。

deBroglie·2024-02-13 15:31

onnx基础

初次编辑时间：2024/2/7；最后编辑时间：2024/2/12定义：ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放式的文件格式，用于存储训练好的机器学习模型。

whyte王·2024-02-13 14:31

LogLogCounting 基数估计算法

介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。

芒果菠萝蛋炒饭·2024-02-13 14:19

pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率

JasonLiu1919·2024-02-13 14:56

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

SDU机器学习作业心得1

看到老师布置的作业简直心态爆炸，不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑，翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下，好歹有了一些想法。所以写下这个博客，为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下：样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3

李昊_SDU·2024-02-13 14:51

XGboost和lightGBM算法对比

eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。