python实现卷积

多维时序 | MATLAB实CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元
机器学习之芯·2024-01-14 14:22

【CNN-BiLSTM-SAM-attention分类】基于空间注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现数据分类附matlab实现

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机器学习之芯·2024-01-14 14:22

Python实现多进程、多线程以及多协程任务

一、python实现多进程1.1多进程函数实现多任务第一步：导入multiprocessing；第二步：定义一个函数；第三步：进程对象使用multiprocessing.Process();第四步：进程对象
YR-CHENG·2024-01-14 13:50

AIGC实战——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

AIGC实战——生成对抗网络0.前言1.生成对抗网络1.1生成对抗网络核心思想1.2深度卷积生成对抗网络2.数据集分析3.构建深度卷积生成对抗网络3.1判别器3.2生成器3.3DCGAN模型训练4.GAN
盼小辉丶·2024-01-14 13:45

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-14 13:35

大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解

文章目录大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解一、引言1.1背景和重要性1.2卷积神经网络概述二、卷积神经网络层介绍2.1卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积
星川皆无恙·2024-01-14 13:55

CNN特点

CNN特点•局部连接•权值共享（共享卷积核）•自动提取特征，逐层组合局部连接图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域
heitong_fu·2024-01-14 12:40

蒙特卡洛树搜索python实现

1.前言本文仅适合作为理解蒙特卡洛树搜索的最后一篇文章，原理我懒得写，完全没看过的自己先看其他博文，只写代码实现。2.伪代码图相信大家都看过这张图很多次了，但就是看不懂，本文将严格按照这张流程图，进行实现。先解释一下几个难理解的点：s表示状态，v表示节点s(v):与节点v相关的状态a(v):产生v节点的动作A(s):状态s的可执行动作N(v):访问过v的次数Q(v):总共的对于v的仿真reward
封千叶·2024-01-14 12:06

python实现运动模糊图像_python opencv生成模糊图像

去除由于对焦，运动等造成的模糊图像，所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。1)运动模糊图像一般来说，运动模糊的图像都是朝同一方向运动的，那么就可以利用cv2.filter2D函数。importnumpyasnpdefmotion_blur(image,degree=10,angle=20):image=np.array(image)#这里生成任意角
畤宸·2024-01-14 10:07

神经网络卷积反卷积及池化计算公式、特征图通道数（维度）变化实例

卷积神经网络，要特别注意输入图像的尺寸，如果想套用某个网络结构，需要先通过网络结构计算出输入图像尺寸，将自己的图像调整为所需要的尺寸；也可以根据自己的图像尺寸适当调整网络结构。以下是具体操作方法。
滑稽的猴子·2024-01-14 10:36

神经网络的三个特征，和卷积和最大池化有什么联系

权重共享：在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量，同时也能够提取出图像的局
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:34

LeetCode第152题—乘积最大子数组—Python实现

title:LeetCodeNo.152categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第152题—乘积最大子数组自己代码的开源仓库:clickhere欢迎Star和Fork题目描述给你一个整数数组nums，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。示例1:输入:[2,3,-2,4]输出
StriveZs·2024-01-14 09:56

Python: network:sip: pyVoIP；sip测试工具

今天向大家推荐一个开源项目，这个是python实现的一个VoIP的终端模拟器。看着就是一个非常好的通信测试软件。python实现，可以批量化（部分模拟sipp功能）实现通信压力测试，满足一定的需求。
mzhan017·2024-01-14 08:43

【文献解读】“MOBILEViT：轻量级、通用目的、移动友好的视觉变换器”。

内容简述：提出了一种名为MobileViT的视觉变换器，它是为移动设备设计的轻量级、通用目的的卷积神经网络（CNN）。MobileViT旨在结合CNN和ViTs的优势，旨在构建一
风筝超冷·2024-01-14 08:54

LAMA Inpaint：大型掩模修复

文章目录一、大掩模修复（LaMa）简介二、大掩模修复（LaMa）的主要方法三、快速傅里叶卷积的修补网络四、损失函数五、训练中的动态掩膜生成一、大掩模修复（LaMa）简介LaMa方法的提出背景：现代图像修复技术主要受阻于大缺失区域
丁希希哇·2024-01-14 07:30

经典算法-粒子群算法的python实现

经典算法-粒子群算法的python实现粒子群算法的思想源于对鸟群觅食行为的研究，鸟群通过集体的信息共享使群体找到最优的目的地。设想这样一个场景：鸟群在森林中随机搜索食物，它们想要找到食物量最多的位置。
Alex_StarSky·2024-01-14 07:30

OpenCV-23中值滤波

一、概念中值滤波原理比较简单，假设有一个数组[1556789],取其中的中间值（即中位数）作为卷积后的结果即可，中值滤波对胡椒噪音（也叫椒盐噪音）效果明显。对下面带胡椒噪声的图片进行处理。
一道秘制的小菜·2024-01-14 05:17

【AI】人工智能和天文大数据

AI技术：深度卷积神经网络（CNN）特别适合处理图像数据。通过训练，CNN可以自动学习从原始像素到高级星系特征（如形状、大小、旋臂结构）的映射
giszz·2024-01-14 05:10

用C#实现简单的线性回归

前言最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。
mingupup·2024-01-14 04:57

22、CNN(卷积神经网络)

一、CNN参考文章https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10987870.html卷积运算结构.png层与层之间的连除了矩阵运算，还有CNN。
羽天驿·2024-01-14 04:31

删除中间节点

python实现#Defi
_阿南_·2024-01-14 02:35

AI监控技术与应用案例

这通常涉及使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来识别图像中的物体。目标检测的准确性和实时性对于监控系统至关重要，因为它有助于实时预警和早期干预。
捷利迅分享·2024-01-14 02:17

神经网络——ReLU和线性层

目录ReLU线性层实践部分ReLUReLU（RectifiedLinearUnit）是一种激活函数，称为非线性激活，常用于卷积神经网络（CNN）中的隐藏层，能够很好地提取数据的非线性特征。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

神经网络骨架搭建及卷积

本部分主要是对卷积神经网络的骨架搭建流程以及卷积相关操作进行说明。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

神经网络——卷积层和池化层

目录卷积层池化层代码实践学习之前我们先要了解卷积和池化间的联系——首先卷积用来提取图像特征，但是提取后图片的数据量依旧很大，所以需要通过池化来降低特征，池化没有可学习的参数，它仅仅是对输入的聚合操作。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:10

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2024-01-14 00:33

代码随想录算法训练营第一天 | 704. 二分查找、27. 移除元素

移除元素文章目录代码随想录算法训练营第一天|704.二分查找、27.移除元素1数组理论基础（基于面试）1.1面试问题针对Python1.2面试问题针对C++2LeetCode704.二分查找2.1二分查找的实现2.2Python
-北天-·2024-01-13 23:07

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-13 22:47

多输入多输出 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-13 22:47

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）

MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积门控循环单元注意力机制多变量回归预测
机器学习之心·2024-01-13 22:47

python实现文件上传预览_【python-requests】实现文件上传

defupload_file(host,api,filepath,**kwargs):url=host+apiquerystring={"app_id":"10000","region":"en","lang":"zh-cn"}headers={}file_name=filepath.split("/")[-1]data={"version":1,"need_check":False,"opera
不吃酸菜的小贱人·2024-01-13 22:06

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成
卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

未发表:KOA-CNN-LSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序

适用平台：Matlab2023版及以上KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-BasedSystems》上。该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的文献。同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-LSTM-Att
预测及优化·2024-01-13 20:57

TSOA-TCN-SelfAttention基于凌日优化时间卷积网络融合多头自注意力机制的多特征回归预测程序，还未发表!

适用平台：Matlab2023版及以上凌日优化算法（TransitSearchOptimizationAlgorithm，TSOA）是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法，当一颗行星经过其恒星前方时，会导致恒星的亮度微弱地下降，这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TS）。在凌日算法中，通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光，检查亮度的变化，如果观察到接收到的光量减少
预测及优化·2024-01-13 20:27

TSOA-CNN-LSTM-Attention凌日优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序,数据由Excel导入，直接运行

适用平台：Matlab2023版及以上凌日优化算法（TransitSearchOptimizationAlgorithm，TSOA）是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法，当一颗行星经过其恒星前方时，会导致恒星的亮度微弱地下降，这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TransitSearch，TS）。在凌日算法中，通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光，检查亮度的变化
预测及优化·2024-01-13 20:27

yolov5剪枝技术方案

本文讨论yolov5的剪枝方案：1、上篇文章实战梳理了基于BN层系数gamma剪枝（在一个卷积-BN-激活模块中，BN层可以实现通道的缩放）原理和实践流程，具体可参考上文；2、对于Bottleneck结构进行剪枝如果右边的参差很小
qq_41920323·2024-01-13 19:33

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

在深度学习中，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）由于其卓越的性能而被广泛应用，但随着模型规模的增大和参数数量的剧增，对于边缘设备等资源有限的应用场景，有效压缩模型以节省存储空间和提高计算效率变得至关重要
云雨、·2024-01-13 19:32

ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别程序，特征可视化，实验多！图多！

适用平台：Matlab2023版本及以上本原创程序提出的ZOA-PCNN-AT-SVM故障识别模型还没有人写！在此基础上进一步对参考模型进行多重改进，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍！①识别模型部分参考中文EI期刊《电力自动化设备》12月29号网络首发文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》；②优化模型部分参考知名SCI、EI期刊《IEEEAccess》20
预测及优化·2024-01-13 18:21

2、 前馈和反馈神经网络

应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型**四、FCN五、ResNet六、反向传播BP和BPTT神经网络分类1、前馈神经网络：全连接神经网络（DNN）、卷积神经网络
爱补鱼的猫猫·2024-01-13 17:02

普通卷积、转置卷积（transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释

1.首先声明一点，转置卷积不是卷积的逆运算，转置卷积也是一种卷积方式，作用是进行上采样！主要出现在分割和对抗神经网络模型中比较多。
Trouville01·2024-01-13 17:29

图像分割deeplab系列

DeepLabv1的两个创新点是空洞卷积（AtrosConvolution）和基于全连接条件随机场（FullyConnectedCRF）。Dee
TechMasterPlus·2024-01-13 17:21

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（averagepooling
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

python实现API接口自动化

框架简介选用python3语言，使用库requests、unittest、HTMLTestRunner实现。测试用到的接口参数的数据是写在代码中的，没有用EXCEL（尝试过，当有几十个参数时看着太头疼）。这是根据工作中实际的接口测试项目，自己摸索一段时间后写的，不通用，比较简单。API接口项目实现的接口是提供给第三方调用的。介绍一下API接口的调用，申请到app_key和app_secret，请求
樱悦_eab0·2024-01-13 16:19

统计文章词频（python实现）

统计出文章重复词语是进行文本分析的重要一步，从词频能够概要的分析文章内容。本文将讲述如何用python3.6版本实现英文文章词频的统计，通过本文也可以对python字典的操作有一定的认识。实现思路：1.输入文章2.建立用于词频计算的空字典3.对文本的每一行计算词频4.从字典中获取数据对到列表中5.对列表中的数据交换位置，并排序6.输出结果注意事项：1.该代码只能实现英文文章的词频统计，因为中文文章
jgzquanquan·2024-01-13 15:11

SiamFC个人学习笔记

用于特征提取的φ\varphiφ代表backbone，用的是AlexNet，并且在SiamFC中，有个很大的特点：即没有在AlexNet中引入padding，这点很重要，因为这保证了网络的全卷积性，也即平移不变性
CHEN7_98·2024-01-13 13:12

ResNet个人学习笔记

看这篇即可上面涉及到了多通道卷积的参数数量计算，参考以下几篇即可：多通道卷积的参数数量计算CNN卷积核与通道讲解即，对于一次卷积操作或某一卷积层，会有输入特征图（多通道）作为该次卷积的输入，并输出
CHEN7_98·2024-01-13 13:41

MOOSE相关滤波跟踪算法（个人学习笔记）

MOOSE论文标题“VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters”原文地址用滤波器对目标外观进行建模，并通过卷积操作来执行跟踪。
CHEN7_98·2024-01-13 13:40

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

目录1、架构2、卷积层2.1、优点2.1.1、全连接存在的问题：2.1.2、卷积的优点：2.2、卷积运算2.3、填充2.4、步幅2.5、三维卷积运算2.6、结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式
梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)

目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3
梦灯·2024-01-13 13:06

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址：http
迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28
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