深度学习matlab 第6页

python基础学习

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

agente·2024-09-11 12:27

机器学习和深度学习区别

机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

Ven%·2024-09-11 11:47

基于深度学习的基因组数据分析

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

逼子歌·2024-09-11 10:09

matlab圆筒壁非稳态导热,一维传热方程

一维热传导方程分离变量法与差分法Maab解法_数学_自然科学_专业资料。模...精品文档第五次作业(前三题写在作业纸上)一、用有限差分方法求解一维非定常热传导方程,初始条件和边界条件见说明.pdf文件,热扩散系数α=const,?T?...传热基本方程及传热计算_物理_自然科学_专业资料。.第三节传热基本方程及传热计算从传热基本方程QkAtm(4-11)或t传热推动力Qm1传热热阻kA......

美猫的奇妙世界·2024-09-11 09:04

一维非稳态多层圆筒热传导matlab,一种求解复合圆筒壁非稳态导热问题的新方法...

复合圆筒壁导热问题有广泛的工程应用背景。例如,注汽和采油生产中的井筒由隔热油管、环空、套管、水泥环和地层等构成;地面油气输送的多层保温管道等也属复合圆筒壁。这些结构边界条件复杂,分析求解难度大甚至无法求解,往往采用数值方法计算。而单纯的数值解不便于理解影响该问题的各种参数的物理意义,因此各种近似分析方法得到发展。但这种近似往往难以在整个时间坐标范围内都达到较高的精度,这就使得近似解更多地局限于定性

沂琳·2024-09-11 09:03

matlab图像融合技术研究

目录摘要......................................................................................................................1Abstract.....................................................................

柠檬少少开发·2024-09-11 08:56

2-90 基于matlab的总图专业平面布置优化程序

基于matlab的总图专业平面布置优化程序，输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度，双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通，可直接运行。

'Matlab学习与应用·2024-09-11 08:25

MATLAB默认工作路径修改

MATLAB默认工作路径修改如下图所示，我的MATLAB默认工作路径为H:\R2020b\bin有时我们需要修改该默认工作路径，以下为修改该默认路径的方法修改步骤一、首先找到MATLAB软件的快捷方式，

bu_shuo·2024-09-11 06:11

matlab cdf,Matlab 简单计算PDF和CDF | 学步园

通信的魅力就是在于随机性中蕴含的确定性，这也就是为什么你随便拿出一本通信方面的教材，前面几章都会大篇幅的讲解随机过程，随机过程也是研究生必须深入了解的一门课，特别是对于信号处理以及通信专业的学生。在实际工作中，通常会得到很多随机的数，我们要分析它们的分布，最常见的就是用PDF和CDF来描述了。好了，还是举出一个具体例子吧。那么实际中我们要验证是不是符合这样的分布，首先看代码再解释：%%%%%%%%

苏晓晓·2024-09-11 02:47

Matlab 简单计算PDF和CDF

CDF（cumulativedistributionfunction）叫做累积分布函数，描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。它的最主要作用就是观测某些数值也就是随机变量的取值在那个附近出现的概率比较大,它是一个增函数.可以有效的处理一些异常值.随机变量小于或者等于某个数值的概率P(X=b(i)&a(s)<=b(i+1)n(i)=n(i)+1;s=s+1;endendendsum

奔跑着的孩子·2024-09-11 02:17

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf

tpHRlIi·2024-09-11 02:47

控制系统与MATLAB的菜鸟教程（二）…

为打字方便，以下把MATLAB简称“小麦”周六到鸟！！我爱周六！！泡上一杯茶，继续写这个东东……按上次说的，这篇来个一锅端，内容设涉及到数值计算，操作矩阵，符号运算，求解微分方程，基本的编程语句等。

originalsinQ·2024-09-10 22:14

MATLAB数据建模Week10

MATLAB数据建模Week10拿走不谢1、某校60名学生的一次考试成绩如下:937583939185848277767795948991888683968179977875676968848381756685709484838280787473767086769089716686738094797877635355

WinterCruel·2024-09-10 21:09

第12周数学建模作业

20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值.Matlab

WinterCruel·2024-09-10 21:09

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

逼子歌·2024-09-10 18:49

2.1、matlab绘图汇总(图例、标题、坐标轴、线条格式、颜色和散点格式设置)

1、前言在MATLAB中进行绘图是一种非常常见且实用的操作，可以用来可视化数据、结果展示、分析趋势等。

逼子歌·2024-09-10 18:18

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

Python八大主要应用领域，你都知道吗？

和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，可以处理更多类型的文件和数据。

TOP级别安卓开发·2024-09-10 17:37

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记

南川笔记·2024-09-10 16:27

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

终端滑模matlab程序,机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)

机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文15300字,程序,答辩PPT)摘要机器人是一类复杂的、具有不确定性的、多输入多输出非线性时变系统

得陇而望蜀者·2024-09-10 08:10

2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合

基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合，的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中，使用一种新的加权焦点测量方法（名为加权修正拉普拉斯之和）来检测焦点区域。

'Matlab学习与应用·2024-09-10 07:37

2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计

基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计，输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义)，采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度，输出LFM信号参数估计结果。

'Matlab学习与应用·2024-09-10 07:36

802.11 中 scrambler的matlab仿真

802.11a和802.11n中的scrambler仿真不可以直接用matlab中的comm.Scrambler函数。

头有点晕™·2024-09-10 07:35

matlab数据批量保存为excel，文件名，行和列的名称设置

Excel文件内数据保存结果如下：Excel文件保存结果如下：代码如下：clear;clc;forjjjj=1:10%这个可以改jname=(jjjj-1)*10;%文件名中变数这是EXCEL文件名字的一部分根据自己需要改jkkkk_=num2str(jname);foriiii=1:13%这个可以改iname=(iiii-1)*15;%这是EXCEL文件名字的一部分根据自己需要改mmmm_=nu

七十二五·2024-09-10 07:04

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记（二）】Matlab中机器人工具箱的下载与安装

Matlab机器人工具箱（RoboticsToolbox）可从PeterCorke教授提供的网站上免费下载。

DRobot·2024-09-10 02:57

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点

荔枝科研社·2024-09-09 21:20

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

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