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卷积 神经cnn

质谱数据，二分类，bp神经网络

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data=pd.read_pickle('ICC_rms.pkl') df=pd.DataFrame(data) X ......
质谱 神经网络 神经 数据 网络

狄利克雷卷积

狄利克雷卷积主要在杜教筛中应用，他的原式是：设f和g为算数函数，定义f和g的卷积为(f*g)(n)=sum(f(d)g(n/d)) 他符合三种运算律： 第一种：交换律 f*g=g*f 第二种：结合律 （f*g）*h=f*（g*h） 第三种：分配律 f*（h+g）=（f*h）+（f*g） ......
卷积

金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）

金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用） ......
时间序列 数学建模 时序 序列 科研

LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合

前言 本文介绍了一种新的医学图像分割架构levi-unet，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi-unet比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 本文转载自DeepHub IMBA 作者 | Golnaz Hosseini 仅用 ......
编码器 解码器 transformer LeViT-UNet 编码

LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合

levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他 ......
编码器 解码器 transformer LeViT-UNet 编码

只要你用ReLU，就是“浅度学习”：任意ReLU神经网络都有等效3层网络

前言 只要你用了ReLU，我们就是好朋就是“浅度学习”。 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论 ......
神经网络 网络 ReLU 神经 就是

神经网络通过优化方法进行训练。然而，优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?

在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 ......
神经网络 神经 网络 深度 方法

微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架

### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库（框架），其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播（自动微分）引擎，以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下： > A tiny scalar-valued auto ......
标量 神经网络 微分 MicroGrad 框架

什么是神经网络

![img](https://img2023.cnblogs.com/blog/1943846/202307/1943846-20230702115118256-1852872025.png) 神经网络和泰勒展开或者傅里叶变换本质上都是拟合。泰勒展开式是用多项式来拟合函数(要能够在展开点任意阶可导) ......
神经网络 神经 网络

sobel算子卷积检测边缘

图像梯度算的是什么？图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近 ......
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cs9444 神经网络模型

In this assignment, you will be implementing and training various neural network modelsfor three different tasks, and analysing the results.You are to ......
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时间序列预测-基于LSTM-CNN的人体活动识别

本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 # 传感器数据集 ## 数据组成 这个项目使用了 [WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab](https://www.cis.fordham.edu/wisdm/ "WISDM (Wirel ......
时间序列 序列 LSTM-CNN 人体 时间

【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测

论文题目： Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, ......
上下文 QoS 深度 属性 模型

CNN练习汇总

# 1.手写数字识别 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230628194604981-1293007551.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blo ......
CNN

AI_Pytorch_卷积基本概念

###卷积的特征： 卷积--卷积计算--一种计算规则 滑窗式点乘求和操作 1.网络局部连接（Local Connectivity）2.卷积核参数共享（Parameter Sharing） 局部连接 权值共享 01.卷积层的节点仅仅和其前一层的局部节点相连接，只用来学习局部特征 02.权值共享,就是输 ......
卷积 AI_Pytorch 概念 Pytorch AI

m基于simulink的PID,模糊PID以及神经网络模糊PID三种控制器的控制性能对比仿真

1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的控制原理和工作步骤。首先，我们将介绍模糊控制和神经网络控制的基本原理，然后介绍如何将这两种控制策略结合起来实现更好的控制效果。最后，我们将详细描述基于Simulink的神 ......
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基于图卷积神经网络的人工智能：一种新的图像识别技术

[toc] 《基于图卷积神经网络的人工智能:一种新的图像识别技术》 1. 引言 1.1. 背景介绍 近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像识别领域也取得了显著的进步。传统的图像识别方法主要依赖于特征提取和分类器模型，但这些方法在处理大规模图像时，效果越来越差。图卷积神经网络 (GCN) 的出现为图 ......
图卷 神经网络 人工智能 人工 图像

TensorFlow11.5 循环神经网络RNN-LSTM、LSTM实战

# LSTM的产生 我们之前在求RNN的loss的时候很容易出现梯度弥散或者梯度爆炸。这个LSTM的出现很大程度上减少了梯度弥散的情况。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-2023062520565564 ......
神经网络 LSTM TensorFlow 实战 RNN-LSTM

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据

被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房 ......
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分析一下光学卷积处理芯片

分析一下光学卷积处理芯片 光学卷积处理芯片是一种利用光波作为信息处理载体的超高集成度处理器。由中国科学院半导体研究团队最近成功研制出，该芯片具有大带宽、低延迟和低功耗等优点，为人工智能应用带来了新的可能性。 光学卷积处理芯片是一种利用光波作为信息处理载体的超高集成度处理器。由中国科学院半导体研究团队 ......
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TensorFlow11.4 循环神经网络-梯度弥散与梯度爆炸

RNN并没有我们想象中的那么完美，虽然它的参数会比卷积神经网络少，但是它长时间的Training可能会出现Training非常困难的情况。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-202306252228097 ......
梯度 神经网络 TensorFlow 神经 网络

TensorFlow11.3 循环神经网络RNN-情感分类实战

这个就是好评和差评的一个分类。 这个输入一般$h_0$全为0. ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230625100457366-459604194.png) 要想实现这个结构有两种方案： Simpl ......
神经网络 TensorFlow 实战 神经 情感

TensorFlow11.2 循环神经网络RNN-循环神经网络、RNN-layer实现

# 循环神经网络 Sentiment Analysis（情感分析） ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230625094505280-973392251.png) 类似于淘宝的好评还是差评，我们比较直 ......
神经网络 神经 网络 TensorFlow RNN

TensorFlow11.1 循环神经网络RNN01-序列表达方法

在自然界中除了位置相关的信息（图片）以外，还用一种存在非常广泛的类型，就是时间轴上的数据，比如说序列信号，语音信号，聊天文字。就是有先后顺序。 对于下面这个： 不如说我们输入有10个句子，每个句子都有4个单词，然后我们怎么把这些句子转化为具体的数值呢。如果一个表示方法能够很好的表示这个单词的特性的话 ......
神经网络 序列 TensorFlow 神经 方法

TensorFlow10.4 卷积神经网络-ResNet与DenseNet及ResNet实战

# 1 ResNet ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230624153508624-1927891219.png) 我们是实验发现在我们堆叠更多的网络结构的时候，我们并不能又一个很好的结果，就是它 ......
卷积 ResNet 神经网络 TensorFlow 实战

深度卷积神经网络（AlexNet）

# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1235684/202306/1 ......
卷积 神经网络 深度 神经 AlexNet

U-Net: 专注生物医学分割的卷积神经网络（翻译）

>原文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf **摘要：**普遍认为，优秀的深度神经网络离不开数千个标注训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略：该策略通过使用大量数据增强，从而充分利用带标注的训练样本；该网络结构包括了用于捕获上下文的收缩路径和用于实 ......
卷积 神经网络 神经 生物 医学

TensorFlow10.4 卷积神经网络-batchnorm

我们发现这个sigmoid函数在小于-4或者大于4的时候他的导数趋近于0。然后我们送进去的input的值在[-100,100]之间，这样很容易引起梯度弥散的现象。所以我们一般情况下使用ReLU函数，但是我们有时候又不得不使用sigmoid函数。这个时候我们在送到下一层的时候我们应该先经过Normal ......
卷积 神经网络 TensorFlow batchnorm 神经

TensorFlow10.3 卷积神经网络-经典卷积网络(VGG,GoogLeNet)

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230624091330618-1575295245.png) # LeNet-5 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......
卷积 神经网络 网络 TensorFlow GoogLeNet

TensorFlow10.2 卷积神经网络-CIFAR100 实战

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230623224947072-1200603742.png) ▪ Load datasets ▪ Build Network ▪ Train ▪ Test ![im ......
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