麻雀算法优化卷积支持向量机

基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割

智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt

智能算法研学社（Jack旭）·2024-09-16 10:21

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

2021-02-08长者心声

过着他们无忧无虑的天伦生活：带孙子、外孙、走象棋、钓鱼、打麻雀、唱歌跳舞、旅游、饮早茶。真是先天下之乐而乐，后天下不用忧。这群长者有一种思想很难改变的：毛泽东提昌“勤俭节约反对浦张浪费＂。

雷昊1·2024-09-15 16:23

Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别

即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。

迪三·2024-09-15 14:00

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

麻雀虽小，五脏俱全 - Java工具类库 - Hutool

Hutool官网：https://www.hutool.cn官方参考文档：https://www.hutool.cn/docsAsetoftoolsthatkeepJavasweet.——Htool特点通过静态方法封装，类函数式语言般，降低学习成本，提高工作效率整合多方用户需求，减少代码搜索成本，避免网络上参差不齐的代码出现导致的bugutil包提供多方公用类和公用工具方法，节省开发封装时间，减少

waiter_chen·2024-09-15 09:06

无题

不必说，那片绿色的草坪，嫩青的小树，富有生机的松树，星星点点的花儿；也不必说，野鸭在小河里戏水，邻居家的老牛甩着大尾巴“哞哞”地叫，小巧的麻雀在电线杆上歌唱。单是老家那一个小小的村庄，就特别有趣。

慢步细雨中·2024-09-15 07:49

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

如何理解深度学习的训练过程

超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size

奋斗的草莓熊·2024-09-15 03:58

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

cv_2025·2024-09-14 09:59

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网

一只天蝎·2024-09-13 07:48

笔记

夜风吹了一整晚雨也跟着凉怕梦醒了，有温度清晨麻雀叫的欢树里捉迷藏卖豆浆的小摊有点忙回忆被裱进旧胡同:夕阳，小溪，石板路拉扯着柳树的老电影你送的笔记本上没有诗舍不得使用锁起来再打开，内容就满了图片发自App

落云无息·2024-09-13 06:01

机器学习到底是个啥

但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。

dundunmm·2024-09-13 02:39

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

日更第61天-麻雀王国第九章田野的泪008

三天后，蓝风带部队先行出发，直奔皇宫。彩蝶和蓝雀乘坐飓风，随后带着各大家族的军队出发。在经过双子峰的时候，石人家族加入了远征的队伍，他们的任务不是去打仗，是为了保护彩蝶和蓝雀。月石领着队伍将彩蝶和蓝雀守护在中间。皮球爬上飓风的后背，凑到彩蝶和蓝雀身边，和她们聊起了分别后的事。庞大的队伍穿过飘渺山，度过圣母河，来到清野的边上，已是半个月之后。绿妖和如云带领的先锋队已经和孔雀王国的部队进行了两次交锋，

朗月微光·2024-09-12 17:00

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

考研倒计时112天

今日反思:今天早上专业课是第二章看到卷积部分，感觉看的书特别慢，今天早上感觉专业课就只复习了就是齐次解特解，零状态响应零输入响应，感觉复习内容比较少，明天早上得多看一点。

十七同学冲冲冲·2024-09-12 15:40

安于本位，享受人生

清晨起来，刚下过一阵急雨，冲去了酷热，麻雀也在成群结队地叽叽喳喳，不知道是不是在研究着什么重大问题，是不是也是像人类一样，为了吃穿住行而搅尽脑汁？

大自然在召唤·2024-09-12 14:39

《假如岁月足够长》：我们一起看明年的樱花吧

春天的樱花、夏天的烟花、秋天的卷积云、冬天的河面还有永远的Y镇，日复一日又年复一年，三浦紫苑再次用质朴而凝练的文字娓娓道来生命的可爱、浪漫与平凡，以日本小说特有的温柔来治愈每个焦虑的读者。

坐南朝北望东听西·2024-09-12 13:01

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,

2401_84009698·2024-09-12 07:41

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。mobilenet：标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积，即深度分离卷积。SENet：注意力机制。

dfj77477·2024-09-11 20:55

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

温暖

看看瑟瑟发抖的天空残缺的身子比天空冷却十倍寻找喜欢乱语的麻雀，我的朋友睡不醒的清晨在陪伴它们沉睡那棵孤独的银杏呢？怎么不见它的踪影？

莱芜坡散人·2024-09-11 18:25

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

SSD目标检测系统

该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选

月见樽·2024-09-11 09:36

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

《过往》连载：Chapter.09衣带渐宽终不悔（4）

这学期的课程中开了一门观赏鸟类欣赏，发的教材象一本画册,详细记录了中国名贵鸟种和珍稀鸟种，这些鸟类确实估计有可能我赚一辈子的钱也买不到的，对我们来说，没有多大的实际意义系里为了配合教学就从市场上买回一些普通鸟类，大都是虎皮鹦鹉，绣眼麻雀之类的

投资人老A·2024-09-10 17:25

【PyTorch】常用网络层layers总结

一、ConvolutionLayerspytorch官方文档介绍了众多卷积层算法，以最新的pytorch2.4为例，针对处理的数据维度不同，有如下卷积层layer

遥感小萌新·2024-09-10 16:04

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

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。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。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成

亚图跨际·2024-09-10 11:30

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

我·蓝天·枝头·你

旁边白杨树枝头上的麻雀叫得特别地欢，心里油然而生一种莫名的欢喜，于是她停下匆匆的脚步，抬头欣赏起它们。

平平静静安安·2024-09-09 22:20

鹊欺雀

惊奇地循声望去，一只花喜鹊，嘴里叼着一只小麻雀，在低空中盘旋后落下，用尖尖长长的喙，撕扯着麻雀小小的身躯。心下诧异。这是怎么了？还没回过神。喜鹊已经放开麻雀，飞向近处的一棵枝叶茂盛的枝杈了。那里，有它

踏歌徐行·2024-09-09 17:36

高效的嵌入式系统架构设计

高效的嵌入式系统架构设计1.高效的嵌入式系统架构设计2.算法优化1.高效的嵌入式系统架构设计设计高效的嵌入式系统架构是确保系统性能和能效的关键。

迷璃学妹·2024-09-09 15:37

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能

目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问

AICurator·2024-09-09 04:19

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

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