神经网络拟合工具箱

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。
风筝超冷·2024-01-26 09:08

【DeepLearning-6】实现倒置残差块（Inverted Residual Block）

类定义和构造函数classIRBlock(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride=1,expansion=4):IRBlock类继承自nn.Module，是一个神经网络模块
风筝超冷·2024-01-26 09:08

PyTorch中self.layers的作用

在PyTorch中，当需要处理多个神经网络层时，通常使用nn.ModuleList或nn.Sequential。
风筝超冷·2024-01-26 09:07

【DeepLearning-5】基于Transformer架构的自定义神经网络类

类定义classUserDefined(nn.Module):UserDefined是一个自定义的神经网络类，继承自PyTorch的nn.Module基类。
风筝超冷·2024-01-26 09:02

180528 职场经管优质内容推荐日报

“我只是害怕失败啊……”点击阅读全文【职业规划】生涯线：7大策略重塑你的职业生涯作者：foruok能力x毅力=绩效点击阅读全文【设计师工具箱】ColorSnapper-专为设计师提供的屏幕取色与导出软件作者
简书大婶·2024-01-26 07:23

支持向量机(Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式，我们从优化目标开始。那么，我们开始学习这个算法。
Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

MATLAB环境下使用训练好的卷积神经网络进行大地电磁数据噪声抑制

大地电磁MT是一种比较成熟的地球物理勘探方法，通过计算地面测量的正交电场分量和磁场分量的扰动值研究地下介质的电性结构。MT在油气和工程勘探领域得到了广泛应用。但是由于该方法以天然电磁场为场源，存在地面信号弱和源激发随机的缺点，极易受到各类噪声的影响，致使后续反演结果中存在不确定性。因此，在MT方法的发展过程中，消除噪声一直是地球物理勘探研究的重点。学者们提出了许多消除MT噪声的数据处理方法，主要包
哥廷根数学学派·2024-01-26 06:13

matlab中的分类工具箱svm,MATLAB实现多分类和libsvm工具箱的安装使用详解

但是需要借助工具箱！
菩提流支·2024-01-26 06:11

深度学习基础知识

卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核（算子）用来做图像处理时的矩阵，与原图像做运算的参数。
湘溶溶·2024-01-26 06:40

第二章 多变量线性回归

首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。
清☆茶·2024-01-26 06:09

【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？

当我初次看见“正则化”三个字的时候，我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢！怎么加一个“化”字就看不懂了！听我给你慢慢道来。一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿？正则化（Regularization）中的“正则”这个词来源于英文术语“regularization”，直译成中文即“规范化”或“正规化”。这里的“正则”并不是指严格意义上的“规则”或“规律”，而是指
小oo呆·2024-01-26 06:08

【有利可图网】PS教程：渐变叠加制作按钮

1、首先我们先新建空白文件，单击工具箱中的渐变工具按钮，编辑一种黑色到深灰色的渐变（灰色颜色数值为#343434),并在选项栏中设置渐变样式为对称渐变，在画布中填充该渐变，如图所示：2、新建图层1,单击工具箱中的矩形选框工具
ketuweb·2024-01-26 06:33

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的风电场NWP预测结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的采油机故障识别代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:00

网格寻优核极限学习机，基于网格寻优的核极限学习机回归分析

基于网格寻优的核极限学习机回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88775334背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:00

基于粒子群改进的支持向量机SVM的情感分类识别，pso-svm情感分类识别

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的情感分类预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:59

基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于SVM的雷击故障分类预测支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:29

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
清☆茶·2024-01-26 06:24

基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM多分类预测，基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测（代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:52

神经网络CNN优化处理图片

*构建一个图片分类模型，并没有涉及到图片预处理或美化的部分以下是一个简单的图片预处理的例子，它包括将图片转换为灰度图、调整大小并标准化到0-1之间：`importcv2fromtorchvisionimporttransforms定义预处理操作preprocess=transforms.Compose([transforms.Grayscale(),#将图像转换为灰度图（如果是彩色分类任务则不需要
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-26 06:33

前出深入-机器学习

文章目录一、K近邻算法1.1先画一个散列图1.2使用K最近算法建模拟合数据1.3进行预测1.4K最近邻算法处理多元分类问题1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析
代码浪人·2024-01-26 05:21

多维时序 | Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列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·2024-01-26 02:48

NNI --模型剪枝

概念剪枝是压缩神经网络模型的常用技术。剪枝方法探索模型权重（参数）中的冗余，并尝试删除/修剪冗余和非关键权重。冗余元素从模型中修剪，其值归零，我们确保它们不参与反向传播过程。
Good@dz·2024-01-26 01:33

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

1.自动语音识别（ASR）领域介绍自动语音识别（ASR）领域的重大突破在过去几年中取得了显著进展，以下是一些关键的发展和里程碑：深度学习的引入：2012年前后，随着深度神经网络（DNN）在语音识别领域的应用
科学禅道·2024-01-26 00:26

吴恩达卷积神经网络学习笔记（六）|CSDN创作打卡

3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的（x，y）坐标，来实现对目标特征的识别。
墨倾许·2024-01-25 22:56

吴恩达卷积神经网络学习笔记（二）

一.卷积神经网络（一）1.6三维卷积3指的是颜色通道（RGB）6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3，由此得到一个4*4的输出。
墨倾许·2024-01-25 22:26

2016年不可错过的21个深度学习视频、教程和课程

随着神经网络和大数据的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。2009年时，深度学习还是一个新兴领域，只有少数人认为这是一个值得研究的领域。
wd_cloud·2024-01-25 22:31

【AIGC】Diffusers:扩散模型的开发手册说明2

前言扩散器被设计成一个用户友好且灵活的工具箱，用于构建适合您用例的扩散系统。工具箱的核心是模型和调度程序。
资料加载中·2024-01-25 20:26

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

Redis面试题32

答：深度学习是机器学习的一个分支，在人工神经网络的基础上构建了多层的神经网络模型，以实现对复杂数据的学习和分析。深度学习的核心概念是深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNNs）。
CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

38、FB-tCNN:基于时域的EEG信号神经网络分析模型[你也听说过我的故事?]

本文由清华大学计算机科学与技术系于2021年12月22日发表于IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering期刊，标题为：“FilterBankConvolutionalNeuralNetworkforShortTime-WindowSteady-StateVisualEvokedPotentialClassification
是馒头阿·2024-01-25 18:35

自然语言处理的新突破:如何推动语音助手和机器翻译的进步

随着深度神经网络和End-to-End技术的应用,语音识别系统识别精度已接近人耳。根据工业和信息化部发布的《人工智能标准体系建设白皮书(2021)》,语音识别技
X_StarX·2024-01-25 18:32

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出
牧世·2024-01-25 18:49

基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测附MATLAB实现

更多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随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要
matlab科研助手·2024-01-25 17:18

基于雾凇算法优化多头注意力机制的卷积长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention实现多变量时间序列预测MATLAB实现

更多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在当今社会，风电预测在能源行业中扮演着重要的角色。
matlab科研助手·2024-01-25 17:18

【风电回归预测】基于开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络KOA-CNN-BiLSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

更多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随着可再生能源的快速发展，风电作为其中的重要组成部分，正逐渐成为人们关注的焦点
matlab科研助手·2024-01-25 17:48

IME-CNN-LSTM-Multihead-Attention|基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络R多变量时间序列预测附MATLAB仿真

更多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随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要
Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

基于雾凇算法优化多头注意力机制的卷积长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention实现风电预测附MATLAB实现

更多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在当今社会，风电预测在能源行业中扮演着重要的角色。
Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

pytorch之批量归一化和残差网络

5.10批量归一化本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它使较深的神经网络的训练变得更加容易[1]。
多彩海洋·2024-01-25 17:48

MA 移动平均模型

文章目录代码拟合预测可视化代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA
JNU freshman·2024-01-25 17:33

AR 自回归模型

文章目录总的代码ADF检验（是否平稳）差分操作拟合AR模型预测可视化总的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAutoRegfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfuller
JNU freshman·2024-01-25 17:33

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络答案：是的，BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。总结（BP神经网络和深度学习在本质上有以下区别）答案：是的，BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

深度学习推荐系统之DeepCrossing

DeepCrossing模型原理这个模型就是一个真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型了，2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统的应用问题
YANJINING·2024-01-25 17:17

C#最小二乘法拟合圆获取圆心坐标、圆半径

引用“System.Drawing”；Using指令：usingSystem.Drawing;usingMathNet.Numerics.LinearAlgebra;代码块（转）：//////最小二乘法拟合圆获取圆心坐标
UPUPUPEveryday·2024-01-25 16:12

.net core(c#)拟合圆测试

为此，我们可以利用拟合圆的方式得到圆坐标方程，由此得到转弯半径和圆心位置。
宵蓝·2024-01-25 16:11

拟合圆形_

源码：https://github.com/AlliedToasters/circle-fit已经点了个star方法：1，hyper_fit（超拟合方法）2，least_squares_circle（最小二乘法
Ring__Rain·2024-01-25 16:11

最小二乘法圆拟合(附完整代码)

文章目录一、2D圆弧拟合1、不经过给定起点与终点2、精确经过给定起点与终点二、3D圆弧拟合一、2D圆弧拟合1、不经过给定起点与终点  平面圆的一般方程为:x2+y2+ax+by+c=0(1)x^2+y^
Marc Pony·2024-01-25 16:41

c# MathNet.Numerics 二次函数拟合使用案例

下载地址https://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics/4.15.0#supportedframeworks-body-tab案例usingMathNet.Numerics;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespaceMa
Byron Loong·2024-01-25 16:40

c# MathNet.Numerics 圆拟合使用案例

下载地址https://www.nuget.org/packages/MathNet.Numerics/4.15.0#supportedframeworks-body-tab原理从标准圆方程(x-c1)2+(y-c2)2=r2中进行方程变换得到2xc1+2yc2+(r2−c12−c22)=x2+y2，其中，我们c3替换常量值r2−c12−c22，即：r2−c12−c22=c3。由此，我们得到2xc
Byron Loong·2024-01-25 16:38

基于图神经网络的对抗攻击防御 GNNGUARD: Defending Graph Neural Networks against Adversarial Attacks

参考资料项目：https://zitniklab.hms.harvard.edu/projects/GNNGuard/代码：https://github.com/mims-harvard/GNNGuardpaper：https://arxiv.org/abs/2006.08149poster：https://zitniklab.hms.harvard.edu/publications/poster
苏打呀·2024-01-25 16:35
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