CNN预测模型

(第一百八十八期)——

“CNN评选全球七大最毛骨悚然场所”，“七大”，指的是乌克兰的切尔诺贝利游乐园、捷克人骨教堂、日本的青木原森林、西非巫术市场、墨西哥玩偶岛和日本端岛，而韩国昆池岩精神病院居首。
刘小妹_7ea9·2023-12-18 09:45

卷积神经网络

卷积参数共享二、池化层1、池化2、最大化池三、卷积神经网络全连接层1、全连接层2、特征图变化四、经典网络4.1、Alexnet：4.2、Vgg：4.3、Resnet一、卷积神经网络与传统网络的区别：1、区别NN与CNN2
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

【YOLO系列】 速看！YOLOv3中如何使用K-Means聚类算法生成Anchor Box

一、背景我们在YOLOV2中说到，在FasterRCNN中anchorboxes大小都是手动设定的，这就带有一定的主观性，会使得网络在使用中不能更好的做出预测。
江湖小张·2023-12-18 07:31

Swin-Transformer 在图像识别中的应用

而线性分类网络将图像强行展平成一维，不仅仅忽略了图像的空间信息，而全连接层会大大增加网络的参数为了更好把握图像像素的空间信息，提出了CNN卷积神经网络，利用卷积核(滤波器)对图像进行
听风吹等浪起·2023-12-18 07:23

关于mpatches包缺失的案例

在一次案例中，报错缺少mpathches包我查资料发现，mpathches是在mtplotlib包中，#报错出现在如下代码R2_cnn_patch=mpatches.Patch(label='R2={:
DJ.马·2023-12-18 06:40

机器学习中常见4种学习方法、13种算法

在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的
cocochimp·2023-12-18 05:49

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 22:23

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 22:20

基于循环神经网络长短时记忆(RNN-LSTM)的大豆土壤水分预测模型的建立

DevelopmentofaSoilMoisturePredictionModelBasedonRecurrentNeuralNetworkLongShort-TermMemoryinSoybeanCultivation1、介绍2、方法2.1数据获取2.2.用于预测土壤湿度的LSTM模型2.3.土壤水分预测的RNN-LSTM模型的建立条件2.4.预测土壤水分的RNN-LSTM模型输入因子2.5.土
毕竟是shy哥·2023-12-17 21:45

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 21:44

2018年十大惊悚电影---一个人就别看了哦（下）

现如今，早已废弃的昆池岩医院被CNN票选为全球七大恐怖之地之一，更由此吸引无数寻求刺激的青年男女来此探险。三个月前，两名青少年来此探险，结果在直播中遭遇诡异事件，下
野外枇杷·2023-12-17 18:38

浅谈时间序列预测中的时间步

解释2——一般指的是这个：在构建时间序列预测模型时，"时间步"还可以指输入到模型中
时代&信念·2023-12-17 17:23

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5的有效涨点

使用D-Mixer作为基本构建块设计了TransXNet，这是一种新型的混合CNN-Transformer视觉主干网络，可提供引人注目的性能。在ImageNet-1K图像分类任务中，T
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列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
机器学习之心·2023-12-17 15:03

时序预测 | Python实现CNN电力需求预测

时序预测|Python实现CNN电力需求预测目录时序预测|Python实现CNN电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及TSO对消耗和定价的相应预测而值得注意
机器学习之心·2023-12-17 15:28

2021-06-28

尽管CNNs在许多计算机视觉任务中表现出色，但由于CNNs通常由局部核层组成，因此在捕捉长程结构化关系方面仍然受到限制。一个完全连通的图对于这样的建模是有益的，然而，它的计算开销是禁止的。
Valar_Morghulis·2023-12-17 15:48

NCNN 源码学习【三】：数据处理

一、Topic：数据处理这次我们来一段NCNN应用代码中，除了推理外最重要的一部分代码，数据处理：ncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data,ncnn
豫州刺史·2023-12-17 12:10

使用MAPE指标的注意事项及Python实现

在进行预测模型评估时，使用MAPE指标可以帮助我们了解预测结果与真实值之间的相对误差程度。本文将介绍使用MAPE指标时需要注意的事项，并提供Python代码实现。
起风了~~~。·2023-12-17 12:37

中国法拍房数量统计预测模型_2023和2024年法拍房数量竟是...

法拍房主要平台法拍房主要平台有3家，分别是阿里、京东和北交互联平台。目前官方认定纳入网络司法拍卖的平台共有7家，其中阿里资产·司法拍卖平台的挂拍量最大。阿里法拍房数据显示2017年，全国法拍房9000套；2018年，法拍房数量2万套；2019年，法拍房数量50万套；2020年，法拍房数量133万套；2021年，法拍房数量168万套。2021年6月之后，阿里拍卖便不再发布法拍房的月报或周报；2022
python机器学习建模·2023-12-17 12:07

房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多（硬核收藏）

中国法拍房数量统计预测模型_2023年法拍房数据竟是2023年中国法拍房用户画像和数据分析今早花了2个小时，写了蒙特卡洛算法模拟预测按揭贷款断供概率。先给大家介绍按揭贷款的常用数据。
python机器学习建模·2023-12-17 12:37

【MATLAB第82期】基于MATLAB的季节性差分自回归滑动平均模型SARIMA时间序列预测模型含预测未来

【MATLAB第82期】基于MATLAB的季节性差分自回归滑动平均模型SARIMA时间序列预测模型含预测未来一、模型介绍1、模型简介季节性差分自回归移动平均模型（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel
随风飘摇的土木狗·2023-12-17 10:40

机器学习计划

动机：掌握多领域技能，为后续工作做准备机遇：部门开始AI业务，可借此机会做AI项目，搞好绩效目标：1.短期，下周四有CNN分享，提前掌握并能及时吸收提问，展现所学2.长期，养成机器学习习惯，争取年底前精通
老梅大人·2023-12-17 10:56

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

classTICNN(M
Nick Throne·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

这时我们引入：卷积神经网络（CNN）。通过卷积操作缩小了图像的内容
_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

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,
阿利同学·2023-12-17 06:17

VGG(pytorch)

VGG:达到了传统串型结构深度的极限学习VGG原理要了解CNN感受野的基础知识model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch#officialpretrainweightsmodel_urls
caigou.·2023-12-17 05:22

时序预测 | Python实现CNN-LSTM电力需求预测

时序预测|Python实现CNN-LSTM电力需求预测目录时序预测|Python实现CNN-LSTM电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及TSO对消耗和定价的相应预测而值得注意
机器学习之心·2023-12-17 04:00

下午好~ 我的论文【遥感】（第一期）

写在前面：下午浑浑噩噩，泡杯茶，读篇论文吧首先说明，时间有限没有那么精力一一回复了，对不起各位了TAT文章目录遥感Bi-Dilation-formerCNN-GNN-FusionMulti-hierarchicalcrosstransformerCoupledCNNs
likeGhee·2023-12-17 03:00

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（六）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 01:07

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（五）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 01:36

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 01:35

利用CNN来检测伪造图像

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达随着像Facebook和Instagram这样的社交网络服务的出现，在过去十年中产生的图像数据量有一个巨大增加。使用图像(和视频)等处理软件GNUGimp,AdobePhotoshop创建修改过的图像和视频是Facebook等互联网公司的主要关注点。这些图片是假新闻的主要来源，经常被用于恶意的方式，如煽动暴徒。在对可疑图像采取行
小白学视觉·2023-12-16 23:14

时间序列预测 — CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_41921826
几度春风里·2023-12-16 22:38

RT-DETR改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现RT-DETR的有效涨点

使用D-Mixer作为基本构建块设计了TransXNet，这是一种新型的混合CNN-Transformer视觉主干网络，可提供引人注目的性能。在ImageNet-1K图像分类任务中，T
静静AI学堂·2023-12-16 21:33

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘前言技术栈数据获取与预处理描述性分析建立预测模型模型评估与结果展示Web应用搭建结语前言随着金融科技的迅猛发展，信用卡客户的历史数据分析变得越来越重要。
爱欲无极·2023-12-16 21:23

Transformer的了解

但是该模型并没有用到以往的RNN或CNN网络架构，而是采用注意力机制。这
.cheng.·2023-12-16 20:01

人工智能计算机视觉：解析现状与未来趋势

2.最新进展深度学习驱动的视觉识别：深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在
鳗小鱼·2023-12-16 18:14

CNN、LeNet、AlexNet基于MNIST数据集进行训练和测试，并可视化对比结果

完成内容：构建CNN并基于MNIST数据集进行训练和测试构建LeNet并基于MNIST数据集进行训练和测试构建AlexNet并基于MNIST数据集进行训练和测试对比了不同网络在MNIST数据集上训练的效果准备工作
李大壮BigStrong·2023-12-16 17:12

深兰科技AI医疗健康产品获3000台采购订单

基于AI生物技术、融合互联网医疗及AIoT技术，深兰科技AI生理健康检测仪通过人脸的成像和皮下光学信息，运用自主研发的AI建模算法，对个体的面容年龄、性别、BMI指数、血压、血糖、血脂等生理指标进行预测模型构建
深兰科技·2023-12-16 16:46

LabVIEW进行癌症预测模型研究

LabVIEW进行癌症预测模型研究癌症是一种细胞异常增生的疾病。随着年龄的增长，细胞分裂速度放缓，但癌细胞会失去控制地不断分裂，形成可能良性或恶性的肿瘤。
LabVIEW开发·2023-12-16 15:56

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络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-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络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-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2023-12-16 14:40

多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention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BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention
机器学习之心·2023-12-16 14:34

序列模型，语言模型，RNN的相关概念

这与卷积神经网络（CNN）的工作方式形成了对比，CNN主要用于处理空间信息，如图像等。
hadiii·2023-12-16 11:50

Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类

目录前言1经验模态分解EMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签2.3故障数据的EMD分解可视化2.4故障数据的EMD分解预处理3基于EMD-CNN-LSTM
建模先锋·2023-12-16 11:49

风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型

划分训练集和测试集2.2设置滑动窗口大小为7，制作数据集3基于Pytorch的EMD-Transformer模型预测3.1数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch3.2定义EMD-Transformer预测模型
建模先锋·2023-12-16 11:48

风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型

目录前言1风速数据EMD分解与可视化1.1导入数据1.2EMD分解2数据集制作与预处理2.1先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集2.2设置滑动窗口大小为96，制作数据集3基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM
建模先锋·2023-12-16 11:48

CNN、Transformer、MLPs谁更鲁棒

https://arxiv.org/search/?query=convolution+transformer+robust&searchtype=all&source=headerRobustART:BenchmarkingRobustnessonArchitectureDesginandTraningTecniquesarXiv:2110.02797[pdf,other]Adversarial
Valar_Morghulis·2023-12-16 10:37

一种用于心音分类的轻量级1D-CNN+DWT网络

NationalInstituteofTechnologyRourkela,CentralUniversityofRajasthan发布在2022ICETCI的论文，利用离散小波变换(DWT)得到的多分辨率域特征对1D-CNN
deephub·2023-12-16 10:41

CNN的五脏六腑

CNN的五脏六腑思路大纲1）手动设计网络结构->NAS搜索；2）固定感受野->引入空间注意力做感受野自动调节；3）效果提升不上去->换个思路做实时分割来对比结果；4）自监督太热门->引入弱监督（GAN,
FMsunyh·2023-12-16 10:05

P21 卷积神经网络CNN

卷积参数共享Maxpool逐步限制neuron的弹性，感受野限制看的范围，参数共享限制参数由于上述限制，CNN的bias比较大，用在图像中，影响不大。如果用在其他方面，要注意一下。
闪闪发亮的小星星·2023-12-16 08:06
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