AlexNet卷积神经网络第15页

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元

deephub·2023-12-30 05:56

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

Learning hand-eye coordinationfor robotic grasping with deep learning and large-scale data collecti

为了学习手眼协调抓取，我们训练了一个大型卷积神经网络来预测抓取器的任务空间运动成功抓取的概率，只使用单目摄像机图像，独立于摄像机标定或当前机器人姿态。

cocapop·2023-12-30 02:17

ResNet 详解（Python代码实现）

0️⃣ResNet的介绍ResNet代码（含详细的使用说明）：https://github.com/GarsonWw/resnet-garson.git当谈到深度学习中的卷积神经网络时，ResNet（ResidualNetwork

GarsonW·2023-12-30 00:20

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1

tenju·2023-12-30 00:49

【转载】语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

id=1595995875370065359&wfr=spider&for=pc选自Medium作者：ThallesSilva机器之心编译参与：NurhachuNull、刘晓坤深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功

dopami·2023-12-29 15:11

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

毕业设计-基于深度学习的无人机实时密集小目标检测系统 YOLO python 目标检测人工智能卷积神经网络机器学习

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1空间-通道注意力模块2.2自注意力主干网络三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家

Krin_IT·2023-12-29 09:39

毕业设计-基于计算机视觉的的指针式仪表自动读数算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1加入全局注意力模块2.2引入解耦头三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2023-12-29 09:38

大创项目推荐深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-29 07:59

[DL]深度学习_AlexNet

AlexNet网络详解目录一、AlexNet1、详细介绍2、网络框架二、网络详解1、首次使用ReLu激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling

IAz-·2023-12-29 06:58

LSTM Siamese neural network

卷积神经网络（CNN）已经在计算机视觉处理中得到广泛应用，不过，2017年开创性的Transformer神经网络的开创性使其称为一种可行的替代方案，Transformer是目前流行的ChatGPT的基础

茶桁·2023-12-29 06:58

【机器学习】深度学习概论（一）

1.2采用人工特征的机器学习算法处理流程1.3人工设计特征面临的问题二、深度学习技术2.1采用受限玻尔兹曼机和逐层训练的方法训练深层网络2.2自动编码器2.3训练有多个隐含层的自动编码器存在困难2.4AlexNet

十年一梦实验室·2023-12-29 06:57

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。

Snu77·2023-12-29 06:11

ViT中的上采样和下采样——patch merge

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

频谱论文：RadioUNet：使用卷积神经网络的快速无线电地图估计

#频谱#R.Levie,Ç.Yapar,G.KutyniokandG.Caire,"RadioUNet:FastRadioMapEstimationWithConvolutionalNeuralNetworks,"inIEEETransactionsonWirelessCommunications,vol.20,no.6,pp.4001-4015,June2021,doi:10.1109/TWC.

斯汤雷·2023-12-29 03:56

[卷积神经网络]FCOS--仅使用卷积的Anchor Free目标检测

项目源码：FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/一、概述作为一种AnchorFree的目标检测网络，FCOS并不依赖锚框，这点类似于YOLOx和CenterNet，但CenterNet的思路是寻找目标的中心点，而FCOS则是寻找每个像素点，这点更类似语义分割。本文的主要贡献总结起来有以下两个：①将目标检测任务与语义分割任务统一起来，是的模型可以更简单的扩展

ViperL1·2023-12-29 02:18

GoogleNetv1：Going deeper with convolutions更深的卷积神经网络

7ILSVRC2014分类挑战赛设置和结果8ILSVRC2014检测挑战赛设置和结果9总结论文研究背景、成果及意义论文图表GoogleNetv1全文翻译论文结构摘要我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络架构

源代码•宸·2023-12-29 00:42

深度学习 | 基础卷积神经网络

卷积神经网络是人脸识别、自动驾驶汽车等大多数计算机视觉应用的支柱。可以认为是一种特殊的神经网络架构，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代，专门处理具有网格状拓扑结构的数据。

西皮呦·2023-12-28 23:35

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例ReLU激活函数公式ReLU函数的数学特性ReLU函数的特点示例基于NumPy和PyTorch实现ReLU函数搭建基于ReLU函数的卷积神经网络

高斯小哥·2023-12-28 22:05

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras的设计理念为简单而便捷，你可以通过几行代码构建一个复杂的卷积神经网络或循环神经网络。1.

Tauren2614·2023-12-28 21:52

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

一个可以将输入、计算过程和输出可视化的工具。可以使用上传的图像，可视化的看卷积、激活函数的计算过程和输出结果形成的过程。示例如选择张杯子的图像作为输入。彩色图像一开始为3通道，即3个特征图，R、G、B。点击某一个特征图，则可以看到该特征图的由来、计算过程等内容。可以看到卷积核在滑动，最后的结果也在逐渐形成。此处放动态如会更清晰直观，但电脑录屏软件有些问题，没有保存，感兴趣的可以自己尝试。链接CNN

木彳·2023-12-28 18:29

卷积神经网络反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。误差的反向传播求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。更新权重，我们首先需要知道损失梯度，损失梯度实际上是损失根据所需要的更新的权重求偏导，而要求解这个偏导，我们要通过链式法则来求解。成功求解损失梯度后，要通过梯度下降的方法来更新我

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

YOLO模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：使用卷积神经网络和区域卷积神经网络(R-CNN)的肺部异常的检测与分类方法1、研究背景2、研究目的3

qq_43314576·2023-12-28 17:58

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

卷积神经网络基础

全连接层BP（backpropagation）算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。误差值：将输出值和所期望的值进行对比，可以得到误差值。实例：利用BP神经网络做车牌数字识别读入一张彩色的RGB图像，可以看到每一个像素里都包含了三个值，即RGB分量。首先进行灰度化，灰度化之后得到中间这幅图，它的每一个像素

pythonSuperman·2023-12-28 12:05

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·2023-12-28 11:00

【AI】人工智能爆发推进器之卷积神经网络

目录一、什么是卷积神经网络1.卷积层（ConvolutionalLayer）2.激活函数（ActivationFunction）3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer

giszz·2023-12-28 06:00

Task05

一卷积神经网络基础二维卷积层，常用于处理图像数据。

浅草微微暖_4b93·2023-12-28 04:08

Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and Segmentation

文中我们结合基于深度卷积神经网络的有监督方法和基于概率分布和网络学习到的特征表达进行深层嵌入式聚类的方法来实现半监督学习。

你笑起来就像好天气·2023-12-27 21:15

BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络双向长短期记忆网络融合多头注意力机制预测matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。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信息爆炸的时代，数据回归预测成为了许多领域的重要课题。为了提高预测的准确性和效率，研究人员不断探

前程算法matlab屋·2023-12-27 16:56

多维时序预测|基于注意力机制的卷积神经网络cnn-attention实现回归预测附matlab仿真

前程算法matlab屋·2023-12-27 16:56

【CNN回归预测】基于卷积神经网络的数据回归预测附matlab完整代码

⛄内容介绍基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)的数据回归预测是一种利用CNN模型来进行数据回归问题的预测和估计。

前程算法matlab屋·2023-12-27 16:55

大创项目推荐深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2023-12-27 15:54

大创项目推荐深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-27 14:53

AlexNet理论及代码复现笔记（PyTorch）

壹||零·2023-12-27 12:39

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸先列出公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸

james_ruslin·2023-12-27 12:30

2023年12月16日~12月22日（自适应反馈机制下基于卷积神经网络的高清晰反射波反演算法：CNN-RWI）

标题：AdaptiveFeedbackConvolutional-Neural-Network-BasedHigh-ResolutionReflection-WaveformInversion全波形反演（FWI）是一种非线性拟合观测地震记录从而获得高清晰速度模型的最优化算法。FWI能够通过拟合浅层初至波和反射波获得较准确的浅层速度模型，并通过拟合观测到的反射波数据来更新界面。但是，FWI通常无法通

摘星星的屋顶·2023-12-27 09:38

Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with DeepNeural Networks

LSTNet结合了长短期记忆网络（LSTM）和一维卷积神经网络（1D-CNN），能够有效地处理长期和短期时间序列信息，同时还能够捕捉序列中的季节性和

流浪的诗人，·2023-12-27 09:58

竞赛保研基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，

iuerfee·2023-12-27 05:42

竞赛保研基于卷积神经网络的乳腺癌分类深度学习医学图像

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖

iuerfee·2023-12-27 05:12

.NET环境中实现深度学习进行动物识别

模型选择与搭建：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。

wangyue4·2023-12-27 02:49

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【】y=[1,0.3,0.7,0.

coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？

coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【】会检测45度边缘B.【】会检测垂直边缘C.【】会检测水平边缘D.【】会检测

coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【】正确B.【】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【】为了解决一次学习的问题C.【】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个