matlab神经网络

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师·2025-02-02 01:50

基于IMMD架构的Cruise混动仿真模型及策略详解

模型是基于cruisesimulink搭建的base模型，策略模型基于MATLABSimulink平台搭建完成，通过C++编译器编译成dll文件给CRUISE引用，实现联合仿真。2.
ExhNGUa·2025-02-02 01:20

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算
BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

MATLAB 空间圆柱面 surf函数

function[]=plotcylinder()sympi;beta=pi/4;r=3.0;%圆柱半径or=[1.0;1.0;1.0];%圆柱底面原点Mij=roty(rad2deg(beta));%圆柱绕Y轴旋转角度beta矩阵height=20;%圆柱高度num_points=100;theta=linspace(0,2*pi,num_points);z=linspace(0,height,
CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:36

rectangle(‘Position‘, [x, y, width, height], ‘PropertyName‘, PropertyValue, ...)再次讲解

您提供的这个rectangle函数的用法格式看起来非常类似于MATLAB中的用法。在MATLAB中，rectangle函数用于创建矩形图形对象，可以用于绘制各种矩形，包括正方形、圆角矩形等。
上海迪士尼35·2025-02-01 21:21

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。
Blankspace空白·2025-02-01 18:31

手眼标定：相机坐标系转换代码

首先第1步为拍摄相机照片，并进行标定得到内参：如何matlab进行单目相机标定（全流程）_matlabcamerecalibrator-CSDN博客如何未直接获得外参，还需进行相机的外参求解：matlab
李大脑袋741·2025-02-01 16:09

Matplotlib绘图-CSD演示

它可与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如PyQt和wxPython。
辰往易·2025-02-01 15:37

图像超分，提高图像分辨率的方法和工具

基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结：传统方法效果不
风暴之零·2025-02-01 14:52

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。
eso1983·2025-02-01 12:37

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec
纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

matlab的多线程操作

matlab的多线程操作先导知识一、结论二、定时器timer三、多进程操作先导知识听说过：定时器中断、线程、进程知道：matlab的帮助文档使用方式，如：docmemmapfile、helpmemmapfile
m0_74823044·2025-02-01 07:01

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。
SEU-WYL·2025-02-01 07:56

开关电源matlab仿真,用数学方法建立一种开关电源全系统的仿真模型

Matlab是一个高级的数学分析软件，Simulink是运行在Matlab环境下，用于建模、仿真和分析动态系统的软件包，它支持连续、离散及两者混合的线性及非线性系统。
照月鱼yoyi·2025-02-01 07:26

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标

在本文中，我们将介绍如何使用SSA算法来求解最优目标，并提供相应的MATLAB源代码。首先，我们需要定义问题的目标函数。假设我们要求解的目标是最小化一个连续的优化问题。那么，我
pytorchCode·2025-02-01 06:55

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。
老三不说话、·2025-02-01 05:16

手把手教你学 MATLAB（2.5）：编写和调用函数，创建和运行脚本文件

目录手把手教你学MATLAB：编写和调用函数，创建和运行脚本文件1.编写和调用函数1.1定义函数1.1.1示例：定义一个简单的函数1.2保存函数1.2.1创建addNumbers.m文件1.3调用函数1.3.1
xiaoheshang_123·2025-02-01 04:30

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-01 00:05

【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现

在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
蒙娜丽宁·2025-01-31 23:24

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题
非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。
XLYcmy·2025-01-31 22:43

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

一、傅里叶变换简介傅里叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。傅里叶变换是一种线性的积分变换。它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。具体来说，‌傅里叶变换将时域波形信号转换为离散的频
xrgs_shz·2025-01-31 20:54

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱
爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。
AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

2025年美赛数学建模 MCM 问题A：测试时间：楼梯上的持续磨损 详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

建模思路：方法：实现步骤：2.方向偏好分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：3.同时使用人数分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：4.楼梯的年龄推算问题描述：建模思路：方法：实现步骤：python代码matlab
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

Llama大型语言模型原理详解

一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构，这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
摆烂大大王·2025-01-31 11:40

PyTorch 快速入门

PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。
無量空所·2025-01-31 10:02

基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题

基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题秃鹰算法是一种基于仿生学原理的优化算法，灵感来源于秃鹰在捕食过程中的搜索策略。该算法通过模拟秃鹰的捕食行为，寻找最优解决方案。
代码编织匠人·2025-01-31 09:55

零碎的知识点（十二）：卷积神经网络CNN通道数的理解！

卷积神经网络CNN通道数的理解！
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:31

神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式

【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型：有限个元素参与抽样，每个元素被抽样的概率相等。条件概率：在某条件已经达成的前提下，新事件发生的概率。实际计算的时候，应注意区分，如果是计算综合概率，比如A已经发生时，B发生的概率，其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A)，乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式：全概率公式综合了所有条
西猫雷婶·2025-01-31 07:00

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
Alexquyun·2025-01-31 06:54

Python从0到100（四十九）：数据库设计及Django ORM使用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-01-31 06:53

matlab——计算VPD（vapor pressure defict）

需求：计算VPD（vaporpressuredefict）。介绍：饱和水汽压差（简称VPD）是指在一定温度下，饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值（百度百科）。因此，温室中VPD的理想范围是0.45kPa至1.25kPa，理想情况下约为0.85kPa。通常，大多数植物在VPD在0.8到0.95kPa之间时生长良好（维基百科）。计算方法：一、先计算饱和水汽压二、饱和水汽压减去实际水汽压。世界气象
小琳子要开心呀·2025-01-31 04:40

前馈神经网络——最基本的神经网络架构

前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）是一种基本的人工神经网络类型，其结构简单，广泛应用于各种机器学习任务。它由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:01

pytorch深度Q网络

DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:31

灰色预测模型_预测模型——灰色模型

网上有许多大佬写的灰色预测模型，写的非常的棒，但是我个人感觉，在公式部分，许多大佬在写最小二乘法得出a，b的值的时候并不是那么细致，所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来，同时也是为后续我要写的组合模型，如灰色模型与神经网络的结合
weixin_39548740·2025-01-30 22:25

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。
AI天才研究院·2025-01-30 21:46

2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B：可持续旅游管理 代码解析

目录代码框架：遗传算法优化可持续旅游模型python代码代码解析：matlab代码代码解析：代码框架：遗传算法优化可持续旅游模型python代码importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt
2025年数学建模美赛·2025-01-30 17:40

Python 实现文本摘要功能

目前越来越多的研究者使用深度神经网络来研究生成式摘要技术，但是难度也挺大，效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽取
热爱技术的小胡·2025-01-30 17:38

Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点
稷下科研社·2025-01-30 16:54

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统
然哥爱编程·2025-01-30 15:20

matlab学习路线

阶段1：基础入门（1-2周）目标：熟悉MATLAB界面、基础语法和简单操作。学习内容：环境与界面：了解MATLAB的桌面布局（命令窗口、工作区、编辑器、当前文件夹）。
kyle~·2025-01-30 15:46

Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点
天天程序猿·2025-01-30 15:46

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S
小明技术分享·2025-01-30 12:56

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。
AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

基于matlab的lte组网实验,基于Matlab的TD-LTE链路级仿真平台的建立

应用研究数字技术与应用831背景TD-LTE是无线通信领域的一次革新,它采用了许多增强型的技术来提高系统的性能,使其具有更高的复杂性。随着TD-LTE亮相上海世博会之后,TD-LTE-Advanced也被国际电信联盟确定为国际4G标准之一[1]。TD-LTE的飞速发展,离不开仿真对其性能的不断验证。仿真包括链路级仿真和系统级仿真,而链路级仿真又是系统级仿真的基础,因此搭建TD-LTE链路级仿真平台
weixin_39668282·2025-01-30 08:54
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