cnn调参第17页

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-Linux网络编程第二天-TCP编程练习（物联技术666）

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vx349014857·2024-01-13 09:28

3DCNN-Based Knowledge Distillation Framework for Human Activity Recognition

A3DCNN-BasedKnowledgeDistillationFrameworkforHumanActivityRecognitionAbstract:1.Introduction2.TheProposedSpatio-TemporalKnowledgeDistillationFramework2.1

盖盖的博客·2024-01-13 08:53

轻量化的yolov8部署到安卓Android手机端

一、pytorch环境配置和yolov8源码安装首先在电脑上需要配置好pytorch环境，和yolov8源码的下载然后针对yolov8做自己的轻量化改进二、下载AndroidStudio和ncnn-android-yolov81

TracyGC·2024-01-13 08:52

大创项目推荐深度学习猫狗分类 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习猫狗分类

laafeer·2024-01-13 08:22

【FastAPI后台API 十】使用Redis

fastapi.tiangolo.com/async/建议要使用FastAPI的人，都看看作者关于异步的描述思路把redis_cli对象挂载到FastAPIapp对象上面，然后在视图函数中使用默认的回调参数

wgPython·2024-01-13 07:40

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

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

机器学习之心·2024-01-13 07:32

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。然而，仍有一些关键步骤和技巧可以用于优化多元线性回归模型的性能：特征选择移除无关特征：通过分析特征与目标变量的关联度，移除与目标变量关联度低的特征。使用特征选择方法：可以使用基于统计的方法（如逐步回归）来选择重要的特征。处理多重共线性检测多重共线性：使用相关系数矩阵或方差膨胀因子（VIF）来检测特征之间的多重共线性。减少多重共线

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

人工智能-深度学习：神经网络模型压缩技术（Network Compression）

一、技术背景一般情况下，NeuralNetworks的深度和效果成正比，网络参数越多，准确度越高，基于这个假设，ResNet50（152）极大提升了CNN的效果，但计算量也变得很大。

u013250861·2024-01-13 06:15

安装 JSBsim 以及与 AirSim 联调

参考以下官方链接安装：https://github.com/JSBSim-Team/jsbsim1.下载三个文件2.安装.deb文件安装在了系统默认的地方3.pipinstalljsbsim在自己想要的虚拟环境中二.联调参考以下官方链接联调

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:01

深度学习代码源码项目90个分享

demo仓库和视频演示：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet

z5645654·2024-01-12 21:05

基于深度学习神经网络cnn的外来物种入侵识别系统源码

第一步：准备数据2种数据，即本地物种和外来入侵物种，总共有12031张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型本文选择MobileNetV2，其网络结构如下：由于是2分类问题，直接套用网络肯定是不行，因此会在改动神经网络输出类别数，参考代码如下：x=base_model.outputx=GlobalAveragePooling2D()(x)x=Dense(256)(x)x=BatchNormal

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

基于Pytorch深度学习神经网络CNN花朵图像识别系统

第一步：导入头文件importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.optimasoptim第二步：数据预处理defloadtrain

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:02

基于深度学习神经网络cnn的柑橘病虫害识别系统源码

第一步：准备数据5种柑橘病虫数据：Fruit-anthrax，Fruit-ulcer，leaf_thyroid，Leaf-anthrax和Leaf-ulcer，总共有3030张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文用的是resnet50模型，其网络结构如下：模型代码如下：defresnet_50(IMG_SHAPE=(224,224,3),class_num=5):inpt=Input

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:31

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络(ANN)2.2.2卷积神经网络(CNN

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

R-C3D论文详解

RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection代码地址（论文提供地址）：http://ai.bu.edu/r-c3d/该论文借鉴图像物体检测中的Faster-RCNN

ce0b74704937·2024-01-12 19:57

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算

migugu·2024-01-12 17:19

【Python机器学习】SVM的优缺点

SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

【深度学习：视觉基础模型】视觉基础模型 (VFM) 解释

【深度学习：视觉基础模型】视觉基础模型VFM解释了解视觉基础模型从CNN到Transformer的演变自我监督和适应能力流行的视觉基础模型DINO（自蒸馏，无标签）SAM（分段任意模型）SegGPTMicrosoft'sVisualChatGPT

jcfszxc·2024-01-12 09:23

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下

Fjourney·2024-01-12 09:52

竞赛保研基于深度学习的目标检测算法

文章目录1简介2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

iuerfee·2024-01-12 09:20

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。

LittroInno·2024-01-12 09:20

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training

y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

术语解释卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要

精英的英·2024-01-12 08:26

【机器学习】模型调参工具：Hyperopt 使用指南

机器学习|模型调参工具：Hyperopt使用指南前言1.Hyperopt是什么？

Avasla·2024-01-12 06:31

LightGBM原理和调参

背景知识LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一个实现GBDT算法的框架，具有支持高效率的并行训练、更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以处理海量数据等优点。普通的GBDT算法不支持用mini-batch的方式训练，在每一次迭代的时候，都需要多次遍历整个训练数据。这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

Convert yolov8‐seg to ncnn model step by step

1.Convertpttoonnx$mkdirGithub&&cdGithub$gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics$cdultralytics$gitcheckoutb9b0fd8bf409c822b7fcb21d65722b242f5307fc$pipinstall-rrequirements.txt1.1Modifyforwar

Digital2Slave·2024-01-11 23:03

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-11 22:40

如何入门yolo目标检测？

1.yolo算法Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR

咕哥·2024-01-11 19:57

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

电能质量Python实现全家桶——全网最低价

往期精彩内容：电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN

建模先锋·2024-01-11 19:53

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客风速预测（五）基于Py

建模先锋·2024-01-11 19:23

特朗普又搞事情了？这次他把矛头对准了林肯！

据CNN报道，特朗普在艾奥瓦州举行的竞选集会上说，美国内战“本可以通过谈判”避免，林肯应该采取更多行动。这不是让人大跌眼镜吗？谈判？美国南北战争这么严重的历史事件，能靠谈判解决吗？

比原财经·2024-01-11 14:36

基于 CNN 的智能垃圾分类系统

系统主要通过TensorFlow训练两组模型来执行垃圾分类任务，其中包括一个CNN模型和一个MobileNet模型。数据集经过事先的清洗，包含了4个大类和245个小类的垃圾图片，以便更精确地进行分类。

沐知全栈开发·2024-01-11 13:36

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据

bb8886·2024-01-11 09:43

深度学习在交通标志识别中的应用

深度学习在交通标志识别中的应用深度学习在交通标志识别中的应用1.交通标志识别的背景2.CNN在交通标志识别中的应用3.数据集准备4.模型训练与优化5.模型评估与部署结语深度学习在交通标志识别中的应用交通标志是道路上的重要元素

OverlordDuke·2024-01-11 08:15

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

iuerfee·2024-01-11 07:49

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-01-11 02:42

Python解析参数的三种方法

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。

秦玖·2024-01-10 22:27

C/C++回调C# delegate时抛System.NullReferenceException

如果用一个C#类的成员函数作为回调参数传递给C,C++,系统会把C#类的成员函数包装成一个临时的delegate,然后把回调地址传给C,C++.关键问题是这个临时的delegate是没有被引用的，所以在

TADICAN·2024-01-10 19:25

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果

laafeer·2024-01-10 18:10

HarmonyOS鸿蒙应用开发——原生与H5通信框架DSBrigde-HarmonyOS

文章目录介绍安装使用原生JavaScript进度回调参考介绍HarmonyOS版的DSBridge，通过本库可以在鸿蒙原生与JavaScript完成交互，相互调用彼此的功能。

H.ZWei·2024-01-10 18:56

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)