线性卷积

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN
Wis4e·2025-03-12 00:09

在pytorch中的卷积操作

卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法
FY_2018·2025-03-12 00:08

仿射变换矩阵应用

它不仅包括旋转和平移，还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。1原理介绍仿射变换在三维空间中通常由一个3×3的线性变换矩阵和一个3×1的平移向量组成。
点云学习·2025-03-11 23:57

7.2 奇异值分解的基与矩阵

一、奇异值分解奇异值分解（SVD）是线性代数的高光时刻。AAA是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，可以是方阵或者长方形矩阵，秩为rrr。
passxgx·2025-03-11 23:24

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT
Unknown To Known·2025-03-11 21:09

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
·2025-03-11 19:35

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data
@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。
code 旭·2025-03-11 18:45

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处
天行者@·2025-03-11 18:14

【线性代数】—— 四个基本子空间

十、四个基本子空间1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述5.新的向量空间讨论矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n的四个基本空间，m行n列1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm[col11col21
sda42342342423·2025-03-11 16:32

【线性代数】——图和网络

十二图和网络（线性代数的应用）图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}1.关联矩阵2.AAA矩阵的零空间，求解Ax=0Ax
sda42342342423·2025-03-11 16:32

PointPillars:数据预处理

在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。
壹十壹·2025-03-11 16:55

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解
珠峰日记·2025-03-11 15:20

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积，通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。
L_cl·2025-03-11 14:44

Godot对话系统教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/Godot-Dialog-System项目介绍Godot对话系统是一个为Godot引擎设计的开源对话管理插件，旨在简化游戏中非线性对话的创建和管理
孔岱怀·2025-03-11 12:31

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。
songyuc·2025-03-11 11:21

用共线性分析的方法进行古基因组重构（前置知识与准备）

一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体，或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶，因为保留整个基因组重复（WGD）非常罕见，这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为，古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活，但是，无论何时建立，它们可能对物种多样化产生显著影响，并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制（WGD）或多倍体，随后伴随基因丢失和二
ALPH_·2025-03-11 10:44

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。
IT古董·2025-03-11 08:25

C语言_数据结构总结7:顺序队列（循环队列）

纯C语言实现，不涉及C++队列简称队，也是一种操作受限的线性表。只允许表的一端进行插入，表的另一端进行删除特性：先进先出针对顺序队列存在的“假溢出”问题，引出的循环队列概念。
*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-11 08:24

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？
Wis4e·2025-03-11 07:47

unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解

它的名字来自于“LinearInterpolation”的缩写，意思是“线性插值”。想象一下，你有两个点，一个点叫A，另一个点叫B。
无敌最俊朗@·2025-03-11 06:14

深度学习与普通神经网络有何区别？

例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处
是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
小赖同学啊·2025-03-11 06:39

随记5-基础数据结构(栈)

轻松搞懂数据结构中的“栈”正文关于“栈”的定义栈(stack)是一种线性数据结构，它遵循后进先出的原则(LastInFirstOut，简称LIFO)所谓的后进先出吧，我浅浅举个例子↓↓↓想象一下你有一摞盘子和一个框
Miloの·2025-03-11 05:33

欧拉筛（线性筛）：找出所有小于等于给定整数n的质数的算法

大体思路：与埃氏筛不同，埃氏筛（Java）：找出所有小于等于给定整数n的质数的算法-CSDN博客欧拉筛不是把素数的所有倍数标记为非素数，而是每扫过一个数(这个数用外循环的i来表示，遍历isPrime数组）（无论这个数是素数还是非素数）将该数与前面标记为素数的数相乘的数筛掉（内循环进行更新真正的质数primes质数列表）。确保每个合数仅被其最小质因数标记一次，这样才能解决重复标记问题，时间复杂度降为
日月知行·2025-03-11 01:00

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

【菊花链通讯 vs CAN通讯：一场通信界的“双雄对决”】

菊花链通讯：线性串联的“接力赛”1.什么是菊花链通讯？菊花链通讯，这个名字听起来是不是有点像小时候玩的串珠游戏？没错，它的通信连接方式就是如此简单而直观。想象一下，把一串珠子依次串联起来，每个
新能源汽车--三电老K·2025-03-10 21:30

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

java栈的实现

目录栈的介绍两种方法实现栈1.数组栈数组的构造：入栈操作出栈:打印数组栈2.链栈链栈的结点构造链栈入栈操作链表的出栈操作链栈的打印总结：附录栈的介绍栈是一种只能在一端进行插入和删除操作的特殊线性表。
晴天ﾉBye~·2025-03-10 17:32

深度学习和机器学习的差异

这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习（DeepLearning）作为机器
The god of big data·2025-03-10 16:28

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。
@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

控制系统分类

文章目录定义与特点1.自治系统（AutonomousSystem）与非自治系统（Non-AutonomousSystem）自治系统非自治系统2.线性系统（LinearSystem）与非线性系统（NonlinearSystem
~夕上林~·2025-03-10 16:23

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。
weixin_39864387·2025-03-10 13:04

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口
自由的晚风·2025-03-10 12:00

《C语言动态顺序表:从内存管理到功能实现》

1.顺序表1.1概念顺序存储的线性表，叫顺序表。1.2顺序表存放的实现方式可以使用数组存储数据，可以实现逻辑上相连，物理内存上也相连。
Oracle_666·2025-03-10 12:56

PSPNet在图像超分辨率中的应用

传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。
AI天才研究院·2025-03-10 12:55

MATLAB控制函数测试要点剖析

复杂功能测试对于高级控制函数，例如线性二次调节器lqr、模型预
蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。
Start_Present·2025-03-10 09:05

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型，用于描述线性时不变（LTI）系统的输入输出关系。传递函数是在复频域（s域）中表示的，可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
kkchenkx·2025-03-10 08:57

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。
big_matster·2025-03-10 06:42

核函数及其常见类型

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文核心概念核函数（KernelFunction）是机器学习中处理非线性可分数据的关键工具。
Shockang·2025-03-09 23:49

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础
gorgor在码农·2025-03-09 22:07

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。
清风AI·2025-03-09 18:59

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的
软件职业规划·2025-03-09 15:07

OpenCV计算摄影学（16）调整图像光照效果函数illuminationChange()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述对选定区域内的梯度场应用适当的非线性变换，然后通过泊松求解器重新积分
村北头的码农·2025-03-09 09:23

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证

中值滤波是一种非线性滤波器，它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
CodeWG·2025-03-09 04:26

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,
孔表表uuu·2025-03-09 01:48
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他