matlab神经网络工具箱第21页

批归一化（Batch Normalization，简称BN）层的作用！！

批归一化（BatchNormalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 15:00

PyTorch版本说明与安装

PyTorch版本说明与安装PyTorch可以看作是Python的一个库，准确地说，它是一个深度学习框架，提供了许多用于构建、训练和部署神经网络模型的功能和工具。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 12:56

Python微信自动抢红包程序（OpenCV，pyautogui）

微信自动抢红包教程有很多，有通过分析安卓组件写的，由于对java不熟悉，就想通过监视电脑屏幕的方法做，也就是OpenCV，或者卷积神经网络，刚好以前项目做到过。

木更的爱念·2024-02-11 11:33

fast.ai 机器学习笔记（三）

广义定义的神经网络视频/笔记本正如我们在上一课结束时讨

绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

日更挑战-神经网络之感知器

越不懂的越爱装大家都同等:IT世界没有难不难,只有是否了解过挑战目录问题1:什么是感知器？解答:首先可以先说一下线性函数y=wx+b：对于传入x=x1的时候会输出y1。这时候线上面点用y1+n=wx1+b(n为大于0的数),同理y1-n=wx1+b是线下面的点。那么假设一个随机数a:wx1+b=a，这时(y-a)大于或小于0表示(x1,a)在这个线的上面还是下面。那么a=wx1+(b-y)的结果a

愿你我皆是黑马·2024-02-11 10:18

【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章基于采样的路径规划--作业

0.AssignmentT1.MATLAB实现RRT1.1GPT-4任务分析RRT伪代码：任务1即使用matlab实现RRT，结合作业所给框架，简单梳理，可结合1.2代码理解：设置start，goal，

读书健身敲代码·2024-02-11 09:23

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Viterbi译码原理

3.1算法流程3.2关键步骤3.3译码算法举例3.4性能特点四、Viterbi译码的应用场景4.1移动通信系统4.2卫星通信系统4.3磁盘存储系统五、Viterbi译码的优缺点分析5.1优点5.2缺点六、Matlab

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

如何在matlab中加载工具箱

Matlab如何添加新的工具箱-经验总结最近在学习遗传算法与免疫算法，所以涉及到matlab的工具箱的应用，尤其gads工具箱，所以在网上下载了一些工具箱，但是不会用，在网上找了点资料，留着以后也可以用

zhenhua_a6e8·2024-02-11 09:19

《李诞池子的幽默工具箱》音频节目

本节目已更新完。讲个段子不难，难的是得体又应景，让人为你的机智点赞；调侃别人不难，难的是巧妙又不冒犯，让对方能开心地接受；惹人大笑不难，难的是把自己活成一个散发着幽默感的人。人们总以为搞笑机智是天生的，但实际上，幽默感人人都有，只是有的人，用正确的方式提早发掘了它。幽默，实际上是一种思维方式，它不仅有规律可循，有“公式”可借鉴，甚至还有工具可以辅助学习。只要用对了方式，人人都可以是幽默大师。李诞、

知识分享社群·2024-02-11 08:19

回归预测模型：MATLAB多项式回归

1.多项式回归模型的基本原理多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量XXX与因变量YYY之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为：Y=β0+β1X+β2X2+...+βnXn+ϵY=\beta_0+\beta_1X+\beta_2X^2+...+\beta_nX^n+\ep

抱抱宝·2024-02-11 07:16

【正在更新】从零开始认识语音识别：DNN-HMM混合系统语音识别(ASR)原理

摘要|AbstractTO-BE-FILLED1.前言|Introduction近期想深入了解语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型，但是尽管网络上有许多关于

EthanLifeGreat·2024-02-11 06:11

Root finding part

LabReport#1-Rootfindingpart1Math9Due2/5(seeCanvasfordetails)Instructions:SubmityourreportasaMatlablivescript

nicename5·2024-02-11 06:01

使用深度学习进行序列分类

最近在准备毕业设计，题目是关于使用深度学习进行序列数据进行分类的问题，神经网络在特征识别和分类上具有超常的优势。

小白lite·2024-02-11 06:00

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建：随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂，

AI Dog·2024-02-11 06:00

使用深度学习进行“序列到序列”分类

要训练深度神经网络以对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用“序列到序列”LSTM网络。通过“序列到序列”LSTM网络，可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。

jk_101·2024-02-11 06:59

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是：对于任意一个点，如果在它的ε-

敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类，聚类结果效果好，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。该方法的基本思路是：1、给定一组时间序列观测值s(t),t=1,2,…T；2、将该序列按升序排列，计算Weibull绘点位置Fs[s(t)]；3、根据Fs[s(t)]，根据标准正态分布N(0，1)的累积分布函数(CDF)的反函数得到

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列，我们对数据进行差分运算，使得新序列成为平稳序列，就能够进行ARMA分析，因此ARIMA模型，是在ARMA的基础上多了差分运算，使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1：clc,clea

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例1（ANN相关概念与计算）

（1）神经网络：英文全称ArtificialNeuralNetwork，简称为ANN。神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能模型。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

实战讲解C#如何调用Matlab导出的.NET Library

编写Matlab脚本，文件名：array_sum_avg.mfunction[sum_float,avg_float]=array_sum_avg(arr)%计算数组的和sum_float=sum(arr

秦建辉·2024-02-11 04:48

（2023，ControlNet，CFGRW，diffusion，控制组合）向文本到图像扩散模型添加条件控制

AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.相关工作2.1.微调神经网络

EDPJ·2024-02-11 04:46

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}

进入人工智能领域免不了与算法打交道，算法依托数学基础，很多小伙伴可能新生畏惧，不用怕，算法没那么难，也没那么玄乎，未来人工智能时代说不得人人都要了解算法、应用算法。本文试图以一篇文章，用程序演绎的方式给大家把这里面的数学基础先讲清楚，以便于咱们未来深入，呵呵。第一次接触机器学习的小伙伴，环境搭建参考我的这篇文章（只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以）：政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解Te

政安晨·2024-02-11 03:34

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

【开源计算机视觉库OpencV详解——超详细】

获取帮助和文档1.介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开放源码的计算机视觉和机器学习库，它由一系列C函数和少量C++类构成，并提供了Python、Ruby、MATLAB

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:00

matlab多个图例,Matlab 画多个图例( Plot multiple legends )

用matlab画图时，发现线太多，生成的图例，遮盖了曲线。于是想画成多个图例，然后可以自由拖动。废话不多说，2)代码(设置多个图例的部分在最后20行)；1)效果。

阿洋AyOuNg·2024-02-10 23:39

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。

是Dream呀·2024-02-10 23:03

matlab日常笔记

桃子酱紫君·2024-02-10 20:05

时间序列预测——BiLSTM模型

BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种常用的神经网络模型，用于处理时间序列数据，并具有很好的预测性能。

Persist_Zhang·2024-02-10 20:32

使用python-numpy实现一个简单神经网络

目录前言导入numpy并初始化数据和激活函数初始化学习率和模型参数迭代更新模型参数（权重）小彩蛋前言这篇文章，小编带大家使用python-numpy实现一个简单的三层神经网络，不使用pytorch等深度学习框架

橘柚jvyou·2024-02-10 19:26

东北天、地心地固、WGS84转换-代码

matlab\\C++\\python版本，均与matlab自带函数进行过对比前段时间项目中因为涉及不同目标在地球大环境下的搜寻问题，需要针对不同目标计算各种坐标系的转换，最终统一放到地球WGS84坐标系下进行计算

或许是柒柒·2024-02-10 19:08

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

文章末尾有电子版PDF文件链接2.算法学习流程及详细过程主要算法：工具箱推荐遗传算法-beatxbx工具箱，求解速度很快，并行计算LIBSVM-比MATLAB自带工具箱好用得多yamlip，特别推荐，统一优化求解工具箱由于文件很多

阿贵学长·2024-02-10 18:17

MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换

时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面，其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息，并清晰的刻画了频率随时间的变化规律，已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。线性时频分析方法是将信号分解为时域和频域中基的加权和，例如短时傅里叶变换STFT和小波变换WT。短时傅里叶变换利用短窗口沿时间尺度移动以对信号进行切片，可以获得每个片段的局部傅里叶谱，揭示信号的变化

哥廷根数学学派·2024-02-10 15:10

为什么脑机接口不是元宇宙的未来

如果深度神经网络和人脑的机制是类似的，那么人脑就无法直接输入信息，只能通过触听视等知觉来进行数据的收集和训练从而获取知识，而肉体大脑是无法经受机器神经网络那样大规模的数据训练的，所以可以判定，脑机接口无法独立实现对元宇宙的接入

大囚长·2024-02-10 14:20

深度学习视频详解

据此有人认为历史还会重演，2020年基于深度学习和神经网络的AI技术将戳破泡沫，再次入冬，直至有更加先进，更具革命性的算法和技术出现。深度学习是否具有局限性什么是神经网络？

大囚长·2024-02-10 14:50

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

ASurveyonVisionTransformerAbstracttransformer最早应用于自然语言处理领域，是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。

羞儿·2024-02-10 13:02

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

人工智能大事记-持续更新中

BP1986年，GeoffreyHinton提出了前馈算法，一个通过对输入数据按照重要进行排序的精准神经网络。卷积1989年，YannLeCun写了另外一篇旷世之

城市中迷途小书童·2024-02-10 13:44

一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）

深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系深度学习、机器学习、人工智能

easyAI人工智能知识库·2024-02-10 12:39

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN

JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤

kadog·2024-02-10 12:00

2022-06-19

NatComm|多尺度成像方法融合构建大脑神经网络亚细胞图谱原创图灵基因图灵基因2022-06-1907:03发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术对生物组织进行更好的成像通常会导致更深入的了解。

图灵基因·2024-02-10 12:47

基于蒙特卡洛的电力系统可靠性分析matlab仿真,对比EDNS和LOLP

目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介1.课题概述电力系统可靠性是指电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电力用户供应电力和电能量的能力的量度，包括充裕度和安全性两个方面。发电系统可靠性是指统一并网的全部发电机组按可接受标准及期望数量满足电力系统的电力和电能量需求的能力的量度。发电系统可靠性指标可以分为确定性和概率性两类。过去曾广泛应用确定性可靠性指标来指导电力

可编程芯片开发·2024-02-10 12:44

二、编译内核及内核开发的特点

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2024-02-10 11:36

深度学习新进展：探析AI领域的最新发展

它通过模拟人类大脑学习过程的神经网络，使得计算机能够从大量数据中自动提取特征、识别模式、进行分类以及预测等任务。

X.AI666·2024-02-10 11:04

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