深度学习（matlab）第16页

挑战杯基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统

laafeer·2024-03-05 16:11

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。

R0ot·2024-03-05 00:50

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

山川而川-R·2024-03-04 13:35

Rstudio-深度学习执行代码

RStudio是一个开源的集成开发环境（IDE），专门用于R编程语言的开发和数据分析。R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。对于机器学习推广，RStudio可以帮助您进行数据预处理、模型训练、评估和部署。RStudio中有许多用于机器学习的包和库，如care

俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

【MATLAB源码-第152期】基于matlab的子空间方法(subspace method)的信道盲估计仿真，16QAM调制。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述基于子空间方法的信道盲估计是一种在通信领域中广泛使用的技术，用于在不直接知道发送信号的情况下估计通信信道的特性。

Matlab程序猿·2024-03-04 05:24

互联网加竞赛机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-03-04 03:52

基于引导滤波的暗通道matlab,基于加权引导滤波的水下图像增强算法

在水下环境中，由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用，导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果，而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。因此，研究有效的水下图像增强算法具有重要意义。近年来，水下图像增强方法主要分为模型法和非模型法。模型法利用光照物理模型估计图像的降质模式，根据估计的结果复原降质图像。非模型法不考虑水下光学成像机理和光照机理，直

来自大马士革的钢·2024-03-03 17:08

计算机设计大赛深度学习火车票识别系统

文章目录0前言1课题意义课题难点：2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是图像识别火车票识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/po

iuerfee·2024-03-03 08:26

让数据用起来：数据中台建设的评估与选择（第4章）

加强业务与数据融合，利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段：运营优化。开始建设数据中台，快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从

小阳阳兄·2024-03-03 02:20

【matlab】matlab随机函数-rand

刘小适·2024-03-02 12:29

基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置（matlab代码）

目录1主要内容模型架构图目标函数非合作博弈流程2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》，程序包含3种场景，场景1中包含风电、光伏和制氢-储氢-发电3种分布式电源，而场景2中仅包含风电和光伏，场景3中包含风电和制氢-储氢-发电。（通过设置相应的变量为0来实现对比场景）以风电、光伏和制氢-储氢-发电系统3个投资方作为博弈主体，并以各投资方收益最

科研工作站·2024-03-02 07:20

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。

从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

qt textbrowser html5,QT textBrowser 使用

sharedUserIdandroid:sharedUserIdsharedUserId的作用是让两个应用程序共享一个userid,我们都知道linux进程给每一个应用程序分配了一个独立的userid,所以如果两个或多...MATLAB

Enzo 恩佐·2024-03-01 13:25

基于深度学习的中文语音识别系统（毕设）

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载thchs数据集并解压至data，运行test.py，不出意外能够进行识别，

程序员奇奇·2024-02-28 11:53

octave 与 matlab

octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。

UPUPUPEveryday·2024-02-28 07:47

计算机设计大赛深度学习图像风格迁移

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-28 00:38

计算机设计大赛深度学习大数据物流平台 python

**2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.LSTM多标签模型算法5货运价格预测6总结7部分核心代码8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习大数据物流平台该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-27 17:28

一些大佬的可解释人工智能的优质资料整理及总结（更新中）

Transformer模型的可解释性内容总结：2.关于VIT模型的可解释性研究介绍：VisionTransformer的可解释性内容总结：3.关于Human-in-the-loop的可解释性算法介绍：深度学习的可解释性

Trouville01·2024-02-27 15:57

深度学习笔记１：神经网络端到端学习笔记

许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题（sequencetosequencelearning），如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是，1)输入和输出都是序列（如连续值语音信号/特征、离散值的字符），2)序列长度都不固定，3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此，传统的神经网络模型（DNN，CNN，RNN）不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习，

撒哈拉土狼·2024-02-26 11:24

利用Matlab工具处理TRMM降水数据

TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.数据转化3.提取区域结果3.运行实例总结前言将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值

咋（za）说·2024-02-26 06:48

liuhehe321·2024-02-26 05:46

matlab计算正交变换,图像的正交变换matlab.pdf

图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名：图像的正交变换实验1院系：自动化测试与控制系班级：1201132姓名：李丹阳学号：1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程

大Victor·2024-02-26 04:44

170基于matlab的DNCNN图像降噪

基于matlab的DNCNN图像降噪，网络分为三部分，第一部分为Conv+Relu（一层），第二部分为Conv+BN+Relu（若干层），第三部分为Conv（一层），网络层数为17或者20层。

顶呱呱程序·2024-02-25 23:06

人工智能与开源机器学习框架

它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。

偶然i·2024-02-25 19:30

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

CuiXg·2024-02-25 18:59

一些matlab的常用用法。在MATLAB中，如何实现数据的导入和导出？

一些matlab的常用用法。MATLAB（MatrixLaboratory）是一款广泛使用的数值计算环境和编程语言，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。

AaronWang94·2024-02-25 07:46

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

它们通常与深度学习任务中的图神经网络（GNNs）相关联，这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。

源代码杀手·2024-02-25 01:08

1.深度学习基础-模型评估指标

模型评估指标针对不同类型的任务，需要通过不同的模型评价指标进行评价，在实际应用中，可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行，常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。在回归任务中，我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍

alstonlou·2024-02-24 20:03

ReLU和ReLU6

ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数，它们各自有不同的优缺点。

chen_znn·2024-02-24 10:28

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization）混合精度训练（MixedPrecisionTraining）总结模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域

prince_zxill·2024-02-24 07:23

麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测

BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-23 17:36

探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

hkmaike·2024-02-23 10:28

【人工智能学习思维脉络导图】

挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

AK@·2024-02-22 23:44

openai DALL-E 3 从文本描述生成图像原理通俗解释

Q:介绍一下dall-eOpenAI的DALL-E是一个基于深度学习的生成模型，专门用于从文本描述生成图像。它的名字灵感来源于艺术家Salvad

·2024-02-22 20:02

深度学习发展里程碑事件2006-2024

2006-2024年，深度学习发展经历众多的里程碑事件，一次次地刺激着人们的神经，带来巨大的兴奋。

科学禅道·2024-02-22 17:06

matlab编程建议（转）

原文：简介有关MATLAB代码的建议通常强调的是效率，譬如说有关“不要用循环”等的建议，本指南与之不同。本指南主要考虑的是代码（格式）的正确性、清晰性与通用性。

minidick·2024-02-20 22:48

MATLAB 编程风格指南

转载自：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/19/1892378.aspxMATLAB编程风格指南——RichardJohnsonVersion1.5

DeepLearning·2024-02-20 22:13

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google在2015年发布。它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。

小麟School·2024-02-20 21:37

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。

小明·2024-02-20 21:02

09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发，开普勒优化算法（KeplerOptimizationAlgorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:57

【从Python基础到深度学习】4. Linux常用命令（进阶）

接上篇【从Python基础到深度学习】4.Linux常用命令-CSDN博客1.文件查找-find命令find[搜索路径][搜索条件][操作]1.1常用选项和参数-name：按文件名搜索。

风筝超冷·2024-02-20 21:21

【从Python基础到深度学习】7. 使用scp命令实现主机间通讯

一、生成SSH密钥对ssh-keygen是一个用于生成SSH密钥对的命令行工具，用于身份验证和加密通信ssh-keygen二、将本地主机上的SSH公钥添加到远程主机ssh-copy-id命令用于将本地主机上的SSH公钥添加到远程主机上的authorized_keys文件中，从而允许你通过SSH密钥对进行无密码登录到远程主机。基本语法如下：ssh-copy-id[-i[identity_file]]

风筝超冷·2024-02-20 21:21

【从Python基础到深度学习】 8. VIM两种状态

下创建vimrc类型文件内容如下：setnusetcursorlinesethlsearchsettabstop=4使用Winscp将vimrc文件拖入根目录下（Winscp使用见【从Python基础到深度学习

风筝超冷·2024-02-20 21:47

大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。

吃果冻不吐果冻皮·2024-02-20 21:39

数值计算·第二集：矩阵的条件数（Matlab版）

条件数的倒数：rcond(A)：A为矩阵，rcond(A)为A的1范数的条件数的倒数的估计值。如果A的条件数越好，那么其值在1.0附近；反之，则在无穷小附近。%%矩阵的条件数A=[11,2,3,4;7,-2,-3,-4;0.1,0.2,0.3,0.5;5,7,8,9];%1范数的条件数Ac1=cond(A,1);%2范数的条件数Ac2=cond(A,2);%无穷范数的条件数Acw=cond(A,i

J@u1·2024-02-20 20:24

如何选择知识图谱的智能问答方法

相反，如果问题形式多样，结构不固定，那么基于语义解析或深度学习的方法可能更合适。问题的复杂性：对于简单明了的问题，基于模板或信息检索的方法可能更加高效。

Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

20181031

下午深度学习最后一堂教学了。晚上的时候要把项目目标，当前进展，攻关结束预期全部写出来，感觉很多组都写了要延期一个月，不知道最后会不会真的延期。最近在作业了，好久没有这

走着_看着_乐着_苦着·2024-02-20 20:38

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