CNN预测模型

地铁蜂窝移动通信网络覆盖测试与优化

典型的微蜂窝小区电波传播环境是在城市建筑物的“峡谷”之中,导致传统的基于测量数据的统计预测模型失效。同时,近几年我国轨道交通规划和建设事业发展迅速,大大缓解了城市化发展和城市化交通设施之间的矛盾。
翟香一梦·2024-01-28 07:14

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。
Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

LN，IN，GN，SN归一化原理详解

2BN的计算过程中需要保存某一层神经网络batch的均值和方差等统计信息，对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合，但是对于不定长度的RNN的，训练比较
圆圆栗子君·2024-01-28 04:16

Faster R-CNN

1FasterR-CNN的改进RPN实际上是FasterR-CNN中的一个小的神经网络，通过这个网络来生成候选区域框ROI；集成RegionProposalNetwork(RPN)网络:1FasterR-CNN
圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

R-CNN

1RCNN的简介CVPR2014经典paper：《Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation》，http
圆圆栗子君·2024-01-28 04:45

R数据分析：净重新分类(NRI)和综合判别改善（IDI）指数的理解

对于分类预测模型的表现评估我们最常见的指标就是ROC曲线，报告AUC。比如有两个模型，我们去比较下两个模型AUC的大小，进而得出两个模型表现的优劣。
公众号Codewar原创作者·2024-01-28 04:04

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章：【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能本文展示多种非常用多输入单输出多分类预测模型效果
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能本文展示多种非常用多输入单输出回归预测模型效果。
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:55

2021-10-16 5秒法则：只需5秒，改变就这么简单！—《5秒法则》

作者梅尔・罗宾斯，知名TED讲者，CNN空中评论员和专栏作家，畅销书作家。
树毛竹·2024-01-27 23:47

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）本文展示多种非常用多输入多输出回归预测模型效果
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:24

【MATLAB第94期】#源码分享 | 基于MATLAB的广义加性模型多输入单输出回归预测模型（至少2021a版本）

【MATLAB第94期】#源码分享|基于MATLAB的广义加性模型多输入单输出回归预测模型（至少2021a版本）参考链接：一、代码展示%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:53

PDCNet：一个利用脑电信号检测帕金森病的自动框架

PDCNet：一个利用脑电信号检测帕金森病的自动框架PDCNNet:AnAutomaticFrameworkfortheDetectionofParkinson’sDiseaseUsingEEGSignals
有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:00

三分钟学会使用系列（YOLOv5）|SE注意力机制，涨点神器！

1.SENet通道注意力导读SENet是早期将注意力机制引入CNN的代
今天炼丹了吗·2024-01-27 21:25

人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位
郭庆汝·2024-01-27 21:43

Faster R-CNN原理

R-CNN->FastR-CNN->FasterR-CNN一、R-CNN（RegionwithCNNfeature)R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。
酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

opencv调取摄像头一个简单的实例

opencv调取摄像头一个简单的实例#coding:utf-8#In[1]:importsysfromdetection.MtcnnDetectorimportMtcnnDetectorfromdetection.detectorimportDetectorfromdetection.fcn_detectorimportFcnDetectorfromtrain.modelimportP_Net
郭庆汝·2024-01-27 21:12

FPN结构

在FasterR-CNN中就用到FPN结构了，FPN结构对网络的好处在于：针对目标检测任务，cocoAP(IoU从0.5~0.95的均值)提升2.3个点，pascalAP提升3.8个点。
酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:42

实体识别与分类方法综述

目录前言1实体识别简介2基于模板和规则的方法3基于序列标注的方法3.1常见序列标注模型3.2模型参数估计和学习问题3.3常见序列预测模型4.基于深度学习的实体识别方法5基于预训练语言模型的实体识别5.1BERT
cooldream2009·2024-01-27 20:11

在iOS上接入Tensorflow

前言Tensorflow是goole开源的一套机器学习库，本篇文章并不介绍通过Tensorflow来生成预测模型，而是简单的介绍一下在iOS上接入通过Tensorflow生成好的预测模型，一般即.pd文件
齐滇大圣·2024-01-27 18:27

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的
飘涯·2024-01-27 16:34

pos粒子群优化 卷积神经网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfrompyswarmimportpso#定义简单的CNN模型classSimpleCNN
mqdlff_python·2024-01-27 16:10

深度学习在医学影像分析中的应用

深度学习通过卷积神经网络（CNN）等模型，能够自动提取图像中的特征，帮助医生更快速、准
jcfszxc·2024-01-27 15:23

计算机毕业设计选题参考 算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn
mqdlff_python·2024-01-27 15:10

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout=0.):初始化函数定义了网络的主要结构和参数。channel:输入特征的通道数。dim:Transformer部分的特征维度。depth:Transformer的层数。kernel_siz
风筝超冷·2024-01-27 12:52

[Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)

文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认
ztmajor·2024-01-27 08:00

深度神经网络和传统神经网络区别

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，
快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（tensorflow）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述空气质量预测|Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（AirQualityPrediction）空气质量（airquality
天天酷科研·2024-01-27 07:19

python使用PaddleOCR实现《命名实体识别项目》OCR（已实现）（ai领域必看，简单易用）

该工具集使用PaddlePaddle深度学习框架技术，提供了多种OCR模型和算法，包括基于CNN+CTC、DenseNet+CTC等模型，能够针对不同场景和应用提供最优的OCR解决方案。
热爱生活的五柒·2024-01-27 07:30

车牌识别系统 Django框架 深度学习 CNN算法 python语言 毕业设计✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、
vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:21

【目标检测】不同结构的感受野对CNN网络的影响

一、什么是感受野？1、生物学的感受野万物能见于人，依靠的是人类的视觉系统，其中视网膜起到了关键作用，在视网膜上有许多光感受器细胞，这些光感受器把光信号转换为神经信号（电脉冲），从而刺激大脑皮层中与视觉相关的特定神经细胞，从而在人脑中显现出万物的影像。我们把所有刺激了某一特定神经细胞的光感受器称为该特定神经细胞的感受野(receptivefield)。2、卷积神经网络的感受野感受野用来表示网络内部的
牧世·2024-01-27 04:59

【数模百科】一文讲清楚灰色预测模型GM（2，1）的原理（附python代码）

本篇文章摘录自GM(2,1)-数模百科，如果想了解更多有关灰色预测模型的信息，请移步灰色预测模型-数模百科在学习GM（2，1）之前，强烈建议阅读这篇文章，这里包含了数据分析与检验，和灰色预测模型的基础知识
小树modelwiki·2024-01-27 03:29

数模百科】一篇文章讲清楚灰色预测模型GM（1，n）附python代码

本篇文章摘录自GM(1,n)-数模百科，如果你希望了解更多关于灰色模型的知识，请移步灰色预测模型-数模百科在阅读本篇文章之前，强烈建议先阅读这篇文章【数模百科】一篇文章讲清楚灰色预测模型GM（1，1）附
小树modelwiki·2024-01-27 03:29

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征
m0_51876286·2024-01-26 20:15

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step2数据可视化分析

Seer*Stat乳腺癌数据经过预处理之后的可视化分析使用Pycharm工具进行可视化分析代码如下：#第一步！导入我们需要的工具importtimeimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.linear_modeli
m0_51876286·2024-01-26 20:45

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step1数据清洗和预处理

这里写自定义目录标题通过R语言进行数据的清洗进入R官网下载环境下载IDE:Rstudio一些基本的小命令使用Rstudio对Seer乳腺癌数据进行清洗通过R语言进行数据的清洗由于刚从Seer上面下载的数据需要进行预处理，不然模型是无法读懂字符串的，也有一些数据的预处理操作也要执行。进入R官网下载环境https://www.r-project.org/这是官网，进入官网之后，点击downloadR即
m0_51876286·2024-01-26 20:45

计算CNN卷积层和全连接层的参数量

计算CNN卷积层和全连接层的参数量先前阅读CNNExplainerAComprehensiveGuidetoConvolutionalNeuralNetworks—theELI5way本文主旨意在搞明白
FMsunyh·2024-01-26 19:28

精选11篇顶会论文，深度学习时间序列预测模型汇总！（含2024最新）

本文精心汇总了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文，涵盖基于递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer架构以及多元时序预测等多种类型的模
AI热心分享家·2024-01-26 18:03

yolov5转onnx到ncnn

测试代码6.2检测这一套都没啥说的主要在onnx转ncnn这步pythonexport.py--datadata/xuehua.yaml--weightsruns/train/exp4/weights/
初学者5213·2024-01-26 18:50

deeplab 系列文章

deeplabv1：semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs对于传统的DCNN网络来说，其实都是具有不变性的这个特征的
horsetif·2024-01-26 18:33

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量
wangqiaowq·2024-01-26 18:12

python csv 格式文件 中文乱码问题解决方法

使用pandas的DataFrameto_csv方法实现csv文件输出，但是遇到中文乱码问题，已验证的正确的方法是：df.to_csv("cnn_predict_result.csv",encoding
BlueCat2016·2024-01-26 18:19

(SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结

目前已知SPP和RoIpoolingCNN中卷积层Conv_Layer对图片size并没有限制,而全连接层FC_Layer则相反.SPP-Net(空间金字塔池化网络)背景SPP-Net是出自2015年发表在
kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

Convolutional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey

1本综述内容：•分析CNN技术为何渗透到人群行为分析领域;•识别CNN在人群行为分析任务中最先进的表现所面临的各种挑战;•讨论各种基于cnn的人群行为分析方法。
枸杞红枣养生茶·2024-01-26 13:59

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

以下是一般的步骤：选择模型架构：根据任务的性质和数据的特点，选择适当的模型架构，例如选择使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自注意力机制（Transformer）等。
向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

Tensorflow高阶内容（五）- Deep Learning

高阶内容5.1Classification分类学习5.2什么是过拟合（Overfitting）5.3Dropout解决Overfitting5.4什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork
BingshengTian_Mamba·2024-01-26 10:15

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。
风筝超冷·2024-01-26 09:08

深度学习基础知识

输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题，CNN
湘溶溶·2024-01-26 06:40

CNN卷积理解

1卷积的步骤1过滤器（卷积核）（Filter或Kernel）：卷积层使用一组可学习的过滤器来扫描输入数据（通常是图像）。每个过滤器都是一个小的窗口，包含一些权重，这些权重通过训练数据进行学习。过滤器的大小（例如3x3或5x5）决定了它观察输入数据的范围大小。较小的过滤器可以捕捉到细粒度的特征，而较大的过滤器可以捕捉到更大范围的特征。每一个卷积核（或过滤器）通常被设计用来从输入图像中提取某类特征。2
圆圆栗子君·2024-01-26 06:05

神经网络CNN优化处理图片

*构建一个图片分类模型，并没有涉及到图片预处理或美化的部分以下是一个简单的图片预处理的例子，它包括将图片转换为灰度图、调整大小并标准化到0-1之间：`importcv2fromtorchvisionimporttransforms定义预处理操作preprocess=transforms.Compose([transforms.Grayscale(),#将图像转换为灰度图（如果是彩色分类任务则不需要
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-26 06:33

Mask Scoring R-CNN,代码运行报错KeyError: ‘Non-existent config key: MODEL.PRETRAINED_MODELS‘

这几天在做MaskScoringR-CNN算法运行，可是运行命令：pythontools/train_net.py--config-fileconfigs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_
骑走的小木马·2024-01-26 04:54
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