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多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型评价指标包括

前程算法屋·2023-11-18 17:46

tensorrt: pycuda, onnx, onnxruntime, tensorrt,torch-tensorrt 安装

文章目录tensorrt:pycuda,onnx,onnxruntime,tensorrt,torch-tensorrt安装1.深度学习模型部署综述（ONNX/NCNN/OpenVINO/TensorRT

tony365·2023-11-17 15:33

卷积神经网络（CNN）服装图像分类

卷积神经网络（CNN）服装图像分类##1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpu0=

普通研究者·2023-11-17 13:44

深度学习实战02-卷积神经网络（CNN）实现服装图像分类

活动地址：CSDN21天学习挑战赛参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/116992196一、前期准备1.设置GPU如果没有则可不设置，则可以直接使用CPU。importtensorflowastf#gpus=tf.config.list_pysical_devices("GPU")#ifgpus:#gpu0=gpus[0]#如果有多个

Lvcx·2023-11-17 13:43

卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.调整图片格式5.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置

NoteLoopy·2023-11-17 13:39

YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进：InceptionNeXt: 当 Inception 遇上 ConvNeXt

1.论文介绍回顾深度学习的历史，卷积神经网络(CNN)无疑是计算机视觉中最受欢迎的模型。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中获胜，开启了CNN在深度学习特别是计算机视觉领域的新时代。

dg68668·2023-11-17 11:21

卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是

NoteLoopy·2023-11-17 08:36

【js】 lodash命名转换和封装

{aBc:1,en:'khz',cnNew:'华仔'}转为{a_bc:1,en:'khz',cn_new

夜猫逐梦·2023-11-17 08:31

使用Matlab理解PID

目录前言一、P、I、D三个参数的意义1、P的控制作用2、I的控制作用3、D的控制作用4、总结二、PID调参前言笔者初学PID算法，有错误欢迎指出，也欢迎大家和我讨论有关问题。

王语嫣·2023-11-17 00:01

soc估计：DESIGN AND DEVELOPMENT OF SoC ESTIMATION MODEL USING MACHINE LEARNING

这是一篇印度那边学生的毕业论文，唯一要记录的是里面提到了一个特征构造的思想，记录如下：论文思想：特征选用速度、电流、电压、温度、平均电压、平均电流、平均速度，模型用cnn+lstm+lr+lr平均特征计算方式

小时不识月123·2023-11-17 00:28

python之使用深度学习创建自己的表情符号

目录部署项目1、首先运行train.py训练模型2、接下运行gui.py测试一、使用CNN进行面部情绪识别二、GUI代码和表情符号映射在这个深度学习项目中，我们将对人类面部表情进行分类，以过滤和映射相应的表情符号或头像

微笑伴你而行·2023-11-17 00:52

[代码实战和详解]VGG16

VGG16是一个卷积神经网络（CNN）架构，它在2014年的ILSVR（Imagenet）比赛中获胜。它被认为是迄今为止最优秀的视觉模型之一。

一朵小红花HH·2023-11-16 22:12

02 Fast R-CNN阅读总结

事先声明本文只是笔者对经典论文《FastR-CNN》的个人阅读总结，可能存在错误，请留言批评一起学习进步看这篇文章前，建议阅读01R-CNN阅读总结R-CNN系列论文之FastR-CNN1论文相关信息2

努力的小黑吖·2023-11-16 21:43

11-13 周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

11-13周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录时间版本修改人描述2023年11月13日14:02:14V0.1宋全恒新建文档2023年11月13日19:05:29V0.2宋全恒完成大白话讲解卷积神经网络的学习简介

思影影思·2023-11-16 21:13

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST

桑数模园·2023-11-16 21:57

目标检测—YOLO系列(二 ) 解读论文与复现代码YOLOv1 PyTorch

YOLO是目前比较流行的目标检测算法，速度快且结构简单，其他的目标检测算法如RCNN系列，以后有时间的话再介绍。

小酒馆燃着灯·2023-11-16 20:10

目标检测一 SSD代码复现

SSD背景这是一种singlestage的检测模型，相比于R-CNN系列模型上要简单许多。其精度可以与FasterR-CNN相匹敌，而速度达到了惊人的59FPS，速度上完爆FsterR-CNN。

小酒馆燃着灯·2023-11-16 20:35

深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv 计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-11-16 15:57

MASK-RCNN 三种基础结构

MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络，关于MaskXRCnn的介绍，需要从MaskRCNN看起。

樨潮·2023-11-16 14:55

车道线检测-LSTR-论文学习笔记

End-to-endLaneShapePredictionwithTransformers》代码：https://github.com/liuruijin17/LSTR地址：https://arxiv.org/abs/2011.04233v2内容：使用CNN

tomeasure·2023-11-16 11:35

AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

AIGC实战——卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络1.1卷积层1.2叠加卷积层1.3检查模型2.批归一化2.1协变量漂移2.2使用批归一化进行训练2.3使用批归一化进行预测3.Dropout4.构建卷积神经网络小结系列链接0.前言在深度学习一节中，我们使用Keras构建并训练了全连接网络以解决CIFAR-10数据集分类问题，但模型性能远未达到预期效果。全连接网络之所以未能达到理想状态的原因之一是

盼小辉丶·2023-11-16 11:47

卷积神经网络导览

介绍这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。

weixin_30501857·2023-11-16 10:43

用照片预测人的年龄【图像回归】

在图像分类任务中，卷积神经网络(CNN)是非常强大的神经网络架构。然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。

新缸中之脑·2023-11-16 10:12

【自然语言处理（NLP）实战】LSTM网络实现中文文本情感分析（手把手与教学超详细）

目录引言：1.所有文件展示：1.中文停用词数据（hit_stopwords.txt)来源于：2.其中data数据集为chinese_text_cnn-master.zip提取出的文件。

halo0416·2023-11-16 10:36

写一篇基于pytorch的ocr文字识别的开题报告

本文将基于PyTorch实现OCR文字识别的系统，该系统将利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型实现高效准确的文字识别。

老光私享·2023-11-16 09:45

【模型+代码/保姆级教程】使用Pytorch实现手写汉字识别

前言参考文章：最初参考的两篇：【Pytorch】基于CNN手写汉字的识别「Pytorch」CNN实现手写汉字识别（数据集制作，网络搭建，训练验证测试全部代码）模型：EfficientNetV2网络详解数据集

Katock_Cricket·2023-11-16 09:39

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种不同类型的神经网络，它们有着不同的结构和用途。卷积神经网络通常用于计算机视觉中，可以用来识别和分类图像。

御坂10057·2023-11-16 08:18

YOLOV8部署Android Studio安卓平台NCNN

使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。

Ye-Maolin·2023-11-16 07:22

YOLOV5部署Android Studio安卓平台NCNN

使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植

Ye-Maolin·2023-11-16 07:22

论文笔记——BiFormer

https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode:https://github.com/rayleizhu/BiFormer一、前言众所周知，Transformer相比于CNNs

Sciws·2023-11-16 06:56

保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断，特征可视化

今天出一期基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下：首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。

今天吃饺子·2023-11-16 04:28

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则，

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

（论文阅读31/100）Stacked hourglass networks for human pose estimation

AlejandroNewell,KaiyuYang,andJiaDeng,ECCV,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf关键词HumanPoseEstimation研究问题CNN

朽月初二·2023-11-16 03:44

aarch交叉编译opencv、ncnn

aarch64-linux-gnu-gcc/g++交叉编译工具链#查看可以安装的版本apt-cachesearchaarch64#选择可以安装的版本进行安装#此处选择gcc-5-aarch64-linux-gnu以及g++-5-aarch64-linux-gnu进行安装sudoapt-getinstallgcc-5-aarch64-linux-gnusudoapt-getinstallgcc-5-

weixin_45625419·2023-11-16 03:31

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.77】引入百度最新提出RT-DETR模型中AIFI模块

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-11-16 01:37

DL Homework 7

1×1的卷积核有什么作用二、使用CNN进行XO识别1复现资料中的代码1.1X图像的生成1.2卷积核的初始化1.3卷积1.3.1空洞卷积1.4池化1.5激活2、利用CNN对XO数据集进行训练+测试2.1数据集

熬夜患者·2023-11-16 00:53

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。推荐指数：五星RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新，助力RT-DETR基于ultralytic

AI小怪兽·2023-11-15 22:13

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结预测效果基本介绍分类预测

机器学习之心·2023-11-15 20:04

FSOD论文阅读 - 基于卷积和注意力机制的小样本目标检测

基于卷积和注意力机制的小样本目标检测[J/OL]．兵工学报.https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002摘要典型的FSOD使用FastR-CNN

NXU、辉·2023-11-15 18:18

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

小艳加油·2023-11-15 17:41

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

机器学习经典方法思想

本文附带问题以及答案，and总结，在每个章节对应的末尾目录1绪论2模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

NIN(Network in Network)

abstract作者提出一种方法增强感受野的分辨能力(应该是指提取特征的能力)，传统卷积神经网络在非线性激活函数之后接一个线性滤波器扫描输入，作者赋予感受野一个更复杂的结构（微型神经元网络）提取数据特征，和CNN

GY-赵·2023-11-15 16:13

自注意力真的是Transformer的必杀技吗？MSRA否认三连！并反手给你扔来一个sMLPNet...

，主要将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏MLP(sparseMLP,sMLP)模块，sMLPNet仅需24M参数即可在ImageNet数据及上取得81.9%top1精度，优于同等大小的CNN

Amusi（CVer）·2023-11-15 15:32

pointnet 结果可视化_PointNet论文复现及代码详解

可以发现，PointNet的结构并不复杂，比起CNN还要简单一些。理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用，本文对该部分进行了详细的说明。

weixin_39581716·2023-11-15 14:43

缺陷预测（一）——论文复现

运行CGCN文件问题一：CNN输入维度的问题出现的问题解决问题原因问题二：mix时，输入的train_in和train_gen.inputs数据格式不一致出现的问题解决问题最终结果问题一：CNN输入维度的问题出现的问题数据集改好之后

深浅卡布星·2023-11-15 14:33

mmdetection安装与训练

一、什么是mmdetection商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN

不减到100斤不吃锅包肉·2023-11-15 11:19

「需求广场」需求词更新明细（十六）

2022.7.12上线需求词：No.需求词No.需求词No.需求词1超分辨率重建95idea快捷键189pid调参2视频编解码96linux切换到root用户190openmv与arduino串口通信3fpga

CSDN文库小助手·2023-11-15 11:29

Python数据分析与机器学习32-聚类算法

DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考：一.聚类概念无监督问题：我们手里没有标签了聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参二

只是甲·2023-11-15 10:08

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