卷积dsplearning_day方程dsplearning

代码请自取 https://github.com/xoslh/CNN-MNIST-CPP- # 1 卷积神经网络-CNN 的基本原理 ​ 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种深度学习算法，特别适用于图像处理和分析。其设计灵感来源于生物学中视觉皮 ......

1、将图片数据分为训练集和验证集，训练集中猫和狗各300张图片，验证集中猫和狗各200张图片。 2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用验证集的数据验证模型，训练迭代30次，建议使用生成器。 3、获取训练过程中的训练精度、验证精度，并使用matplotlib来绘制精度变化曲线 ......

#include<stdio.h>#include<math.h>float fun(double a,double b,double c,double d){ float x0=2.0; float x; x=x0-((a*pow(x0,3)+b*pow(x0,2)+c*x+d)/(a*pow(x ......

# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......

一、前言 前面简单用TensorFlow的全连接网络做了气温预测然后深入了解了一下全连接网络的数学计算，接着用CNN（卷积）网络做了手写数字识别，本篇就接着这个节奏来看卷积网络的数学计算。 二、卷积网络回顾 前面我们使用卷积网络时并没有说太明白，特别是一些参数的含义，这里先补一下功课。 从上面的图看 ......

# 前言 在学习本节内容前，最好先学习[同余的基本性质](https://www.luogu.com.cn/blog/157884/tong-yu-di-ji-ben-xing-zhi)以加深理解。 # 一堆定理 * 定理1： **若** $$a,b,m,n \in \mathbb Z,c \mid ......

# 前言 在学习本节内容前，请确保已完成了[二元不定方程](https://www.luogu.com.cn/blog/157884/basic-math-note)的学习。 # 同余方程 ## 有无解的判别 对于一个方程形如： $$ax \equiv b \pmod m$$ 其中 $$a,b \i ......

*来自潘承洞、潘承彪《初等数论》，有删改。* #### 一、定义 设整系数多项式 $f(x)=a_nx^n+…+a_1+a_0(1)$，讨论是否有整数 $x$ 满足 $f(x)\equiv 0\pmod m(2)$。 我们将这个同余式 $(2)$ 称为**模 m 的同余方程**。如果整数 $c$ 满 ......

​ 利用卷积神经网络实现人脸识别的应用是一个热门的研究领域，它可以在安全、娱乐、医疗等方面发挥重要作用。卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以从图像中提取高层次的特征，并通过分类器来判断图像中是否存在人脸，以及人脸属于哪个人。本文介绍了一种基于卷积神经网络的人脸识别的应用方法，主要包括以下几个步骤： ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 人工智能的应用中，语音识别在今年来取得显著进步，不管是英文、中文或者其他语种，机器的语音识别准确率在不断上升。其中，语音听写技术的发展最为迅速，目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应用并日臻成熟。但是， ......

一、裴蜀定理 裴蜀定理（或贝祖定理）得名于法国数学家艾蒂安·裴蜀，说明了对任何整数 $a,b$ 和它们的最大公约数 $d$，关于未知数 $x$ 和 $y$ 的线性不定方程（称为裴蜀等式）：若 $a,b$ 是整数,且 $\gcd(a,b)=d$，那么对于任意的整数 $x,y,ax+by$ 都一定是 $ ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LDPC ( Low-density Parity-check，低密度奇偶校验）码是由 Gallager 在1963 年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码 (linear block codes)，然而在接下来的 ......

一、前言 前面用TensorFlow浅做了一个温度预测，使用的是全连接网络，同时我们还对网上的示例做了调试和修改，使得预测结果还能看。本篇我们更进一步使用CNN（卷积）网络，不过再预测温度就有点大材小用，所以本篇是做手写数字的识别。 手写数字识别是非常经典的分类问题，是入门必备的，门槛又比猫狗识别低 ......

点击查看代码 # 第一步 读取csv文件（循环读取） # 第二步 将数据转化为tensor形式 # 第三步 创建一个列表 将tensor逐个放入列表 # 第四步 写入标签 import csv import numpy as np import torch from torch.utils.data ......

M行N列方程组如下。其中x,y是已知量，k是未知量： ${\left\{\begin{matrix} k_{1}x_{1,1}+k_{2}x_{1,2}+ \cdots +k_{N}x_{1,N}=y_{1}\\ k_{1}x_{2,1}+k_{2}x_{2,2}+ \cdots +k_{N}x_{ ......

卷积神经网络是进行图像处理的基础神经网络模型，其包含卷积、池化、激活函数和展平四个主要部分。 卷积是一种基本的信号处理操作，在图像处理中也得到广泛应用，基本原理是将一个输入的图像或信号与一个小的卷积核进行卷积运算，得到一个输出的特征图。如下图选取一个3x3的卷积核，对一个7x7的图像进行卷积操作，那 ......

卷积-长短期神经网络。CNN-LSTM时间预测分析，单输入，单输出。Matlab作图，预测电力负荷，数据来源于电工杯，联系宝贝免费送。代码注释清晰，替换数据即可。只出售代码，不负责讲解。ID:7830682377113733 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 全球微波接入互操作性（World Interoperability for Microwave Access，WiMAX），WiMAX的另一个名字是802.16。IEEE802.16标准，又称WiMAX，或广带无线接入 ......

本文介绍IBM SPSS Amos软件的安装方法。 Amos是IBM公司旗下一款强大的结构方程建模软件。其捆绑在高级版的SPSS Statistics软件中，但其它版本的SPSS Statistics中并不含Amos，需要单独下载、安装。 1 软件下载 关于Amos软件下载，由于其版本较多，大家自行 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......

LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出，LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层：一张32*32的灰度图像，只有一个颜色通道，深度为1。 2、卷积层：将输入与6个高为5，宽为5， ......

通过画图看出解的分布 解析解 syms y(t) a eqn = diff(y,t,2) == a*y; con=[]; ySol = dsolve(eqn); t = -10:1:10; a=1;C1=1;C2=1; y = eval(subs(ySol)); plot(t,y) 数值模拟 '改进 ......

正规方程 正规方程用于一次性求解 $\theta$ 的最优值。 在计算的时候，将数据集构造为一个矩阵（第一列为 $x_0$ 均等于$1$）: 通过公式： $$ \theta = (X^TX)^{-1}X^Ty $$ 计算得到最优解 $\theta$。 关于$X$的设计 对于第 $i$ 组数据： $$ ......

一、什么是预训练模型（pre-trained model） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型，这里的数据集一般指大型数据集。比如 VGG16/19 Resnet Imagenet COCO 正常情况下，在图像识别任务中常用的VGG16/19等网络是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结 ......

参考： [1] https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%A4%E7%82%B9%E5%BC%8F ......

一、问题描述 编写用牛顿迭代法求方程根的函数。方程为ax3 +bx2 +cx+d=0,系数a,b,c,d由主函数输入。求x在1附近的一个实根。求出根后，由主函数输出。 牛顿迭代法的公式是: x=xo-f(x0)/f'(x0),设迭代到|x-x0|<=10e-5时结束。 二、牛顿迭代公式 三、解题思路 ......

问题描述 编写用牛顿迭代法求方程的根。方程ax3+bx2+cx+d=0，系数a，b，c，d由主函数输出。求x在1附近的一个 实根，由主函数输出。牛顿的迭代法公式是：x = x0-f(x0)/f’(x0) 代码如下 #include<stdio.h> #include<math.h> float fu ......

机器学习和神经网络都是人工智能（AI）领域中的重要概念。 机器学习是指让计算机通过自我学习改善性能的一种方法。通常使用大量的数据训练模型，并持续对模型进行调整和改进，从而使其能够有效地处理新的数据并提供准确的预测。 神经网络则是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以通过多层神经元之间的相互作用来解决复 ......

深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代，正确率达到99.2% 5/6层 输入层：32*32 第一层：卷积层 6@28*28 第二层：下采样层 6@14*14 第三层：卷积层 16@10*10 第四层：下采样层 16@5*5 第五层：全连接层 120 第六层：全连接层 84 输出层 ......

Fine-Grained,在算法复杂度理论中特指,对各类算法的复杂度,进行(相较于P与NP的粗粒度分类的)细粒度分类,例如,证明某问题存在 $n^2/ \log n$ 的算法.Fine-Grained是一个新兴领域,其研究前景可看作是计算机科学学科中的石墨烯与钙钛矿(误). 本系列主要参考Unive ......