1x1卷积

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

多维时序 | MATLAB实现EVO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention能量谷算法优化卷积网络结合双向门控循环单元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EVO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention能量谷算法优化卷积网络结合双向门控循环单元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
机器学习之心·2024-01-24 07:46

多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元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-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元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-BiGRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 07:45

Sony IMX222相机的配置和解析

小结：没什么难点，解析过MIPI以后这些都很容易，但是顺便重写了同步FIFO和卷积，不用IP，感觉有所锻炼。
NoNoUnknow·2024-01-24 07:05

CNN-BIGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元多输入多输出预测，CNN-BIGRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_t
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

EVO-TCN-multihead-Attention能量谷算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2023及其以上。评价指标包括:R2、MAE、M

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:16

SCI一区 | Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:59

多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结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GWO-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

多维时序 | Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现WOA-TCN-Multihead-Attention鲸鱼算法优化时间卷积网络结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WOA-TCN-Multihead-Attention
机器学习之心·2024-01-24 06:58

图卷积GCN实战基于网络结构图的网络表示学习实战

下面的是数据：from,to,cost73,5,352.65,154,347.2154,263,392.9263,56,440.856,96,374.696,42,378.142,58,364.658,95,476.895,72,480.172,271,419.5271,68,251.1134,107,344.0107,130,862.1130,129,482.5227,167,1425.7167
甜辣uu·2024-01-24 05:46

NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

姓名:刘畅学号：15020199045转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】：谷歌大脑团队在arXiv上发布论文，提出了一种卷积网络正则化方法DropBlock
薰风初入弦Isono_5c51·2024-01-24 01:48

机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集

文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理：设置基本参数：实验内容基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

U-Net的原理

U-Net是一种专为医学图像分割而设计的卷积神经网络（CNN）架构。
来自宇宙的曹先生·2024-01-24 00:43

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用MLP。通过一个标记化的MLP块来标记和投影卷积
无妄无望·2024-01-23 22:07

自然语言处理的发展

方向一：技术进步深度学习：深度神经网络在自然语言处理中发挥了重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络主要就是应用于计算机视觉（CV）当中！可以做啥？
Array902·2024-01-23 21:45

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

即插即用篇 | UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 20:57

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最
AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

在大模型中，常见的架构包括卷积神经
OpenChat·2024-01-23 16:00

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。图11RNN-rolled如图11所示是一个典
AI小白龙*·2024-01-23 15:06

为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？

最近读论文时，发现作者用目标检测算法检测到锻件上缺陷之后，然后使用2D卷积层和LSTM(长短期记忆)的组合实现对缺陷的重现，缺陷轮廓的重现出现在PVC塑料板子上面。论文出自下图。
神笔馬良·2024-01-23 14:01

Haar小波下采样模块

Asimplebuteffectivedownsamplingmoduleforsemanticsegmentation-ScienceDirect原文代码：HWD/HWD.pyatmain·apple1986/HWD(github.com)介绍深度卷积神经网络
夏天是冰红茶·2024-01-23 12:04

GraphicsMagick 的 OpenCL 开发记录（十三）

文章目录一个低级错误引发的`coredumped`一个低级错误引发的coredumped当将图片不断缩小到宽高为1x1时会出现如下问题：gm:magick/image.c:1407:DestroyImage
遍地是牛·2024-01-23 12:54

【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里，卷积神经网络
咔叽布吉·2024-01-23 11:28

二维卷积的原理与手动编程实现

前言二维卷积的使用非常广泛，不论是出现处理还是深度学习都有涉及。但是目前网上大多罗列公式，把其实简单的二维卷积操作搞的很复杂。
胜负55开·2024-01-23 10:42

pytorch学习笔记（八）

Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理，CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积，然后经过一次最大池化，尺寸变成16*16了，在经过一次卷积尺寸没变
満湫·2024-01-23 10:14

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。
AAI机器之心·2024-01-23 08:20

机器学习笔记 - 基于自定义数据集 + 3D CNN进行视频分类

一、简述这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的3D卷积神经网络(CNN)。3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。
坐望云起·2024-01-23 08:40

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE
机器学习之心·2024-01-23 07:44

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测

RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention多变量多步时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积长短期记忆神经网络
机器学习之心·2024-01-23 07:44

多维时序 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元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-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元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-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-23 07:40

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备KerasKeras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口，调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络
小旺不正经·2024-01-23 07:05

YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！
Snu77·2024-01-23 07:33

理解多通道卷积

多通道卷积过程是比如输入一张三通道的图片，这时有多个卷积核进行卷积，并且每个卷积核都有三通道（会去对应输入图像的通道数），分别对这张输入图片的三通道进行卷积操作。
UndefindX·2024-01-23 06:28

opencv#29 图像噪声的产生

在上一节的图像卷积我们了解到图像卷积可以用于去除图像中的噪声，那么对于现实生活中每一张采集到的图像都会包含噪声，也就是我们通过相机无法得到不包含噪声的图像，如果我想衡量噪声去除能力的强弱，就必须在一张不含噪声的图像中人为添加噪声
许嘘嘘·2024-01-23 06:36

opencv#28 图像卷积

图像卷积图像卷积是图像处理中最为基础的操作之一，其常用在图像的边缘检测，图像的去噪声以及图像压缩等领域。图像卷积主要步骤:Step1:将卷积模板旋转180°。Step2:卷积模板移动到对应位置。
许嘘嘘·2024-01-23 06:06

opencv#30 线性滤波

均值滤波和图像的卷积操作相类似
许嘘嘘·2024-01-23 06:03

opencv010 卷积02（方盒滤波和均值滤波）

这篇比较简单，也短一些，明天写高斯滤波方盒滤波boxFilter(scr,ddepth,ksize[,dst[,anchor[,normalize[,borderType]]]]) 方盒滤波的卷积核如下
yf743909·2024-01-23 06:51

卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

【论文研读】基于卷积神经网络的图像局部风格迁移

但是当前针对图像风格迁移的研究大多难以提取图像中的局部进行风格迁移，而将重心放在图像全局风格迁移上，针对局部风格迁移这一研究领域上的空白，浙江工业大学缪永伟与浙江理工大学、中科院自动化研究所合作发表了《基于卷积神经网络的图像局部风格迁移
lexonT·2024-01-23 03:41

MSG3D

一个人体骨骼图被记为G=(v,E)图卷积：图卷积定义考虑一种常用于处理图像的标准卷积神经网络(CNN)。输入是像素网格。每个像素都有一个数据值向量，例如红色、绿色和蓝色通道。数据通过一系列卷积层。
潦草大叔·2024-01-23 02:48

RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。
迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:48

【深度视觉】第二章：卷积网络的数据

四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第三章：卷积网络诞生前：卷积、边缘、纹理、图像分类等

五、卷积网络诞生前：卷积、边缘、纹理、图像分类、卷积核的设计等前面第一章里面，已经讲过一点机器视觉的诞生史，但那都太久远，我觉得非常有必要把近期视觉发展的研究成果，也聊清楚，这对深入理解卷积网络是如何工作的非常有意义
宝贝儿好·2024-01-22 22:29
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