稳健卷积矩阵分解

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。
AAI机器之心·2024-01-21 07:08

去噪深度卷积网络实战扩展（四）——U-net网络实战讲解

各位同学，继上节课给大家介绍了深度学习去噪一款优秀的神经网络——DnCNN之后，再给大家带来另一款性能优异的神经网络U-net。U-net的特点是包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构，U-net在一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，该网络的名字也是取自其U形形状。U-Net的一篇经典论文是《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmen
科技州与数据州·2024-01-21 06:44

反抽回调：12月15日收盘数据

【ETF基金策略，小额低风险，无需盯盘，稳健收益】第一部分：市场数据今日上证指数大盘涨跌幅：-0.06%沪深300涨跌幅：0.21%全市场上涨1746家，下跌2197家，上涨家数占比44.28%上证成交量
何以醉·2024-01-21 06:32

大创项目推荐 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-21 05:30

【学习笔记】CNN构建卷积神经网络笔记

CNN构建卷积神经网络笔记文章目录CNN构建卷积神经网络笔记pytorch的类DataLoaderDataLoader简介DataLoader如何遍历Sequential构建卷积神经网络的类计算准确率训练过程利用
永不言弃h·2024-01-21 05:24

CNN感受野

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称为感受野。通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。
mango1698·2024-01-21 04:08

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-11)

2019-nCoV的传输潜力;超越R0：预测流行病时接触跟踪的重要性;非关联几何框架下的复杂网络;通过深度Q学习快速检测最大公共子图;通用设施集中式动态匹配市场的渐近最优控制;目标隐私保护的社会网络;线超图卷积网络
ComplexLY·2024-01-21 04:50

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:35

多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-21 03:34

欲言又止的树

文/希它欲言又止天时晴时雨对于树来说同样有好处冬日有些可怕的寒冷假若有皑皑白雪的陪伴也罢偏偏今年初雪迟迟不来孤单无依只得紧紧的抓住脚下的泥巴企图站的更牢固更稳健诗人说冬天来了春天还会远吗最后关头的坚持是最难的告诉自己可以看到希望胜利就在眼前你所期盼的就快到来不用解说什么你只管蓄力等到春天吐出新芽接受来来往往的赞美
秋雨希·2024-01-21 00:27

如何做好稳健的理财投资？规划好这三步

很多朋友不愿理财，因为理财有风险，但是理财的超额收益又很诱人。所以大家挺纠结，又担心本金损失，可能还会影响生活，又想赚更多的钱，特别是看到别人赚钱后也会羡慕。今天，我给大家介绍博多·舍费尔关于控制和规避理财风险，准备充分后实现财务自由的一种方法，来自于他的另一本畅销书《财务自由之路》。相信作者就不用再单独介绍了，他是德国顶级投资人和理财专家，畅销全世界的《小狗钱钱》一书的作者。核心点就是：做好财务
时间煮酒慰风尘·2024-01-20 22:58

周报第十八周

周报第十八周学习时间入门第十八周：2023.9.4-2023.9.10本周进度1.阅读了一篇关于单细胞解卷积的论文《scMD-celltypedeconvolutionusingsingle-cellDNAmethylationreferences
Twenrr·2024-01-20 22:48

十八周周报

3Dreconstructionofhumanbodiesfromsingle-viewandmulti-viewimages:Asystematicreview简介研究方法搜索策略选择标准搜索结果三维重建方法单个视图中使用的技术基于参数化人体模型的回归基于非参数人体模型的回归多个视图中使用的技术基于参数回归的模型多视图卷积神经网络非参数回归模型数据集讨论结论和展望总结
Joy_moon·2024-01-20 22:17

#静暖人生#20181210

静暖人生：每日一句正能量[玫瑰][玫瑰][玫瑰]（2018年12月10日农历十一月初四星期一）心宽则不计较，能忍则不躁动不计较，不躁动便是淡然，淡然不是麻木，而是内心的稳健。
侠姐27687·2024-01-20 17:28

多通道卷积计算理解

多通道卷积计算对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

分组卷积

(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,bias=False,groups=groups),PReLU(depth),Pytorch的分组卷积新
AI视觉网奇·2024-01-20 16:48

3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升

ICCV2019:通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:StrengtheningtheKernelSkeletonsforPowerfulCNNviaAsymmetricConvolutionBlocks
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

1d 卷积网络笔记

目录这个是1d卷积网络合集：resnet1d的这个是1d卷积网络合集：https://github.com/StChenHaoGitHub/1D-deeplearning-model-pytorch/blob
AI视觉网奇·2024-01-20 16:45

11种开源即插即用模块汇总 ！！（附论文和代码）

文章目录1、SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

第三十四回 吴迪倔劲推项目 恶人单手扼襁褓

风险限额测算结果不出吴迪所料，企业资质良好，经营稳健、财务指标良好，无需任何定性指标的拔高调整，风险评级测算便达AA级，这在安达市企业届已是妥妥最高信用等级！
本克·2024-01-20 10:03

多维时序 | Matlab实现CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经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CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention卷积双向长短期记忆神经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CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:27

多维时序 | Matlab实现CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经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CNN-LSTM-Mutilhead-Attention卷积长短期记忆神经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CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-20 10:57

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

券商值得投资吗

这里我分5大方面跟大家聊一聊，第一个观察市场货币量的大小，对券商这种金融通道的行业十分重要今年730的政治局会议提出了稳健的货币政策，要保持流动性合理宽裕，助力中小企业和困难行业持续恢复。
26d5032b1a91·2024-01-20 08:54

随笔·偶感

一位步伐稳健的老人就从下面走过，身后跌落一串火花。看着老人背着手的身影，我突然仿佛感觉到老人身上泰山崩前不动声色的冷静，像一位久经风霜的老侠客。不知是我想象力颇丰，还是岁月磨钝了老人的感觉。
峨嵋山下一只猫·2024-01-20 07:24

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants
ringthebell·2024-01-20 06:30

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。
M.D·2024-01-20 06:56

基金定投：A股市场反攻，如何判断行情能否持续？当前如何投资基金？

文中数据来源：wind文中数据更新于：2021-05-14（本文首发于“知止而后有定投”公众号，日常分享指数基金定投的策略与技巧，为广大投资者提供稳健成长的金融资产配置工具，助力战胜经济通胀，欢迎订阅交流
知止而后有定投·2024-01-20 06:56

卷积神经网络入门

目录前言一、卷积是什么？二、池化是什么？
朱笨笨·2024-01-20 05:47

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类，综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点，并阐述了基于弱监督学习、图卷积神经网络
计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

适用平台：Matlab2023版及以上CGO混沌博弈优化算法，发表在SCI、中科院2区Top顶级期刊《ArtifcialIntelligenceReview》上。该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的高水平文献。同样的，我们利用该物理意义明确的创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成CGO-CNN-Bi
预测及优化·2024-01-20 03:15

2019-11-25

扩张中不忘谨慎，谨慎中不忘扩张，投资讲求的是在稳健与进取中取得平衡。船要行的快，但面前的风浪一定要挨得住---徐雅卉投资不是投机，抓准时机，拒绝盲目，无时机请休息，请珍惜自己挣来的每一滴血和汗！
徐雅卉·2024-01-20 02:44

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

多输入多输出 | Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测目录多输入多输出|Matlab实现ISSA-CNN-BiGRU-Attention
机器学习之心·2024-01-19 23:45

【学习笔记】mark一篇推荐系统的文章

在做一道RNA中Dropout事件填充的建模题，里面要用到低秩矩阵的填充，基于矩阵分解的填充方法参考了推荐系统的相关算法。mark一篇推荐系统的文章基于矩阵分解的推荐算法
Jweeeeee·2024-01-19 23:53

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。
YANQ662·2024-01-19 23:36

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

我们提出了一种简单而有效的注意力模块，名为瓶颈注意力模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿两个独立的通道和空间路径推断注意力图。我们将模块放置在模型中的每个瓶颈
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。
Snu77·2024-01-19 19:45

选择爆款基金，得奖基金，冠军基金对不对？

这个规律很稳健，即使多次获奖的基金也不例外。爆款基金：发行后的3年内，爆款基金在同类型基金中的业绩排名大约是50%，也就是行业的平均水平，丝毫没有体现出“爆款”优越性。
扬起嘴角pp·2024-01-19 17:58

Shufflenet V2中的结论

1卷积层的输入输出特征通道数对MAC指标的影响。结论：卷积层的输入和输出特征通道数相等时MAC最小，此时模型速度最快。2卷积的group操作对MAC的影响。
wzNote·2024-01-19 15:55

2019-05-26普通人怎么理财才能获得稳健收益？

理财是一辈子都要学习的事，而且开始的越早越好。人的一辈子就是在获得财富，守住财富，使用财富的过程中进行的，管理好这几步，人生大抵可以游刃有余。存钱。所赚来的钱一部分要存起来，不管赚多少钱，存下来的钱不能少于1/10.不要支付那些超过能力的衣服和鞋子，可以用这些钱做更有意义的事情。存钱是理财的第一步，相当于财富大厦的地基。控制开支。刚开始存钱时，生活过得苦一点是有必要的，不要因为一件新衣服，一顿美味
妙涵理财学院·2024-01-19 15:02

11- OpenCV：自定义线性滤波（卷积，卷积边缘）

目录一、卷积1、卷积概念2、卷积如何工作3、常见算子（卷积核Kenel）4、自定义卷积模糊5、代码演示二、卷积边缘1、卷积边缘问题2、处理边缘3、相关的API说明4、代码演示一、卷积1、卷积概念（1）在
Ivy_belief·2024-01-19 14:30

[SS]语义分割_转置卷积

转置卷积（TransposedConvolution）抽丝剥茧，带你理解转置卷积（反卷积）目录一、概念1、定义2、运算步骤二、常见参数一、概念1、定义转置卷积（TransposedConvolution
IAz-·2024-01-19 14:22

1029优点

容许善意谎言4.重信用，答应的事情尽力办到5.懂得感恩，多看到别人帮助，多给别人以帮助6.心存爱国，对香港局势深刻相信国家7.热爱运动，坚持体育锻炼，每周跑步，周末带家人锻炼8.身体康健，感恩父母9.做事稳健
billie_2323·2024-01-19 13:11

利用sobel算子进行边缘检测

Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
lindorx·2024-01-19 12:12

基于WEKWS模型的语音唤醒关键词识别

论文解读本文所使用的模型网络结构继承自论文《CompactFeedforwardSequentialMemoryNetworksforSmall-footprintKeywordSpotting》，文中研究了将低秩矩阵分解与传统
伪_装·2024-01-19 11:31

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

CIFAR 10实现图像分类反卷积特张图可视化

fromkeras.datasetsimportcifar10fromkerasimportregularizersfromkeras.callbacksimportModelCheckpointfromkeras.layersimportConv2D,Activation,BatchNormalization,MaxPooling2D,Dropout,Flatten,Densefromkeras
伪_装·2024-01-19 11:31
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