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卷积dsplearning_day方程dsplearning

每日学习记录20230301_质谱解卷积

20230301:质谱解卷积 质谱信号根本就没有卷积，解卷积也无从谈起，但因为Colby这篇文章，后面三十年大家就都默认了解卷积等同于重构质谱峰的意义了。不过在蛋白质质谱领域，解卷积还有另外一个概念，就是把多电荷峰反解回分子量，此处最流行的是一种利用最大似然度求解的maxent算法，同样也跟卷积的原 ......
卷积 质谱 20230301

卷积lstm论文

论文题目：Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章：https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125 ......
卷积 论文 lstm

卷积

卷积和 理解卷积核心就是要理解自变量变换，卷积和的公式如下： $$ y[n]=\sum_{k=-\infty}^{+\infty}x[k]h[n-k] \ ~\ y[n]=x[k]*h[n-k] $$ 这里重点是 $h[n-k]$, 它是 $h[n]$ 自变量 $n$ 平移 $k$ 后的函数。 卷积 ......
卷积

数理方程中定解问题的求解法(一)

泛定方程和定解问题 泛定方程和叠加原理 简单来说泛定方程就是不带任何初始条件和边界条件的方程，它刻画广泛性的运动规律，不涉及具体的系统和具体的问题。泛定方程有线性和非线性之分，而线性泛定方程满足叠加原理，而叠加原理是求解线性范定方程的定解问题的强有力的工具。叠加原理是建立在线性算子上的，线性算子包括 ......
方程 问题

同余方程

前置知识： 裴蜀定理 扩展欧几里得算法 ( exgcd ) 裴蜀定理： 定义：裴蜀定理，又称贝祖定理，是一个关于 $gcd$ 的定理。 内容：设 $a,b$ 整数，则存在整数，使得 $ax+by=\gcd(a,b)$ 证明：略。 扩展欧几里得算法 ( exgcd )： 意义：扩展欧几里得算法是用来解 ......
方程

深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型

准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
卷积 飞机模型 神经网络 深度 模型

1237. 找出给定方程的正整数解

题目链接：1237. 找出给定方程的正整数解 方法一：二分查找 解题思路 枚举 $x$，然后对 $y$ 进行二分查找，确定满足 $customfunction.f(x, y) == z$ 的数对 $(x, y)$，将其加入 $ans$ 中，最终返回 $ans$。 代码 /* * // This is ......
整数 方程 1237

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
卷积 时间序列 风电 CNN-LSTM-Attention 序列

题目 1028: [编程入门]自定义函数求一元二次方程

题目描述 求方程 的根，用三个函数分别求当b^2-4ac大于0、等于0、和小于0时的根，并输出结果。从主函数输入a、b、c的值。 输入格式 a b c 输出格式 x1=? x2=? 样例输入 复制 4 1 1 样例输出 复制 x1=-0.125+0.484i x2=-0.125-0.484i 解题思 ......
函数 题目 1028

二阶偏微分方程的化简思路

本文主要是对顾樵老师 数物方法 一书对应章节的内容的梳理(主要为了抛砖引玉)，有一些自己的理解，如有不妥，还请慷慨指出。 化简的理论 这里所说的二阶偏微分方程主要是指二阶线性双变量偏微分方程，它的一般形式如下所示： $A\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+2B\frac ......
微分 方程 思路

matlab学习笔记7 插值方法与求解微分方程

插值法 拉格朗日插值 分段插值 由于高次函数往往拟合的情况反而不好，所以用两点之间的直线代替其值进行插值 三次样条插值 更加光滑，节点处二阶可导 代码汇总 interp1(x0,y0,x,'cubic')%分段三次多项式插值，第三个参数不写则为普通分段插值 interp1(x0,y0,x,'spli ......
微分 方程 笔记 方法 matlab

m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面

1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法 ......
步态 卷积 样本 算法 能量

m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真

1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在 ......
步态 卷积 神经网络 算法 能量

卷积神经网络 – CNN

1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和Torsten Wiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”，可视皮层是分级的。 图：纪念1981年诺贝尔医学奖的邮票。 人类的视觉原理如下：从原始信号摄 ......
卷积 神经网络 神经 网络 CNN

C-K方程的两个例子(2)

C-K方程的两个例子(2) 例2 在一系列独立抛掷一个公平硬币的实验中，以$N$记直至出现连续3次正面的抛掷次数，求(1)$P(N\leq8)$ (2)$P(N=8)$ 如果采用朴素的概率解法，就是利用二项分布然后结合排列组合进行求解。这里使用马尔科夫链来进行求解，为什么可以用马氏链来求解这个问题呢 ......
方程 例子 两个 C-K

C-K方程

C-K方程的两个例子(1) C-K方程 马尔科夫链的一步转移概率矩阵$P$好理解，而它的$n$步转移概率矩阵$P$应该是如下的定义： $P_{i,j}^n = P{X_{n+k}=j|X_k = i}$ 而$C-K$(查普曼-柯尔莫哥洛夫)方程$P_{i,j}^{n+m} =\sum_{k} P_{ ......
方程 C-K

[重读经典论文]VGG——传统串行卷积神经网络的极致

1. 前言 VGG是由牛津大学视觉组（Visual Geometry Group，Vgg的名称也是来源于此）在2014年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》中提出的卷积神经网络模型。 VGG将 ......
卷积 神经网络 极致 神经 传统

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

前置芝士： 神经网络 #前言 人脑视觉机理，是指视觉系统的信息处理在可视皮层是分级的，大脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象的过程。视网膜在得到原始信息后，首先经由区域V1初步处理得到边缘和方向特征信息，其次经由区域V2的进一步抽象得到轮廓和形状特征信息，如此迭代地经由更多更高层的抽象最后得到更为精 ......
卷积 神经网络 Convolutional 神经 Network

一元二次方程根的判断

实系数方程 对于一个形如 $ax^2+bx+c=0$ 的一元二次方程，我们定义： $delta=b^2-4ac$ $ delta>0 $ 时，该方程有两个不相等的实数根。 $delta=0 $ 时，该方程有两个相等的实数根。 $delta<0 $ 时，该方程有两个复数根，且复数根互为共轭复数。 实系 ......

深度学习| 卷积神经网络与典型结构

神经网络与卷积神经网络 从神经网络到卷积神经网络 DNN能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN？ 卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪？ 1.层级结构 保持了层级网络结构； 不同层次有不同形式（运算）与功能； 主要是以下层次： 数据输入层/ Input Iayer 卷积计算层/ CONV Iayer ......
卷积 神经网络 深度 典型 神经

m基于FC全卷积网络和kalman的遮挡车辆跟踪算法matlab仿真,用matconvnet-1.0-beta20工具箱

1.算法描述 1.1全卷积神经网络 全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割 ......
卷积 工具箱 算法 matconvnet 车辆

使用卷积神经网络实现图片去摩尔纹

摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。 本文分享自华为云社区《图片去摩尔纹简述与代码实现》，作者： 李长安。 1前言 当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案， ......
卷积 神经网络 神经 图片 网络

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序

Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。 也可以改成多分类。 会提供原始数据，数据可直接替换为自己的数据运行，注释详细 工作如下： 1、加载数据，一共为200个正常样本和200个异常样本，训练集为80%，即160正常和160异常，一共320条数据； ......
信号 卷积 神经网络 心电图 源程序

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
卷积 时间序列 CNN-LSTM-Attention 序列 长短

深度学习—常见的卷积操作和卷积神经网络

各种常见的卷积操作 0、三种模式及输出矩阵尺寸计算 W输入矩阵宽，w是卷积核的大小，p是padding的数值，stride是滑动步幅 Full 补k-1圈 ：w0 =（ | W | - w + 2p ）/ stride + 1 Same 补若干圈：w0 = ceil（ | W | / stride） ......
卷积 神经网络 深度 神经 常见

结构方程模型分析流程

结构方程模型分析流程 一、案例背景 某研究人员想要研究大型体育赛事对于旅游目的地品牌的影响。体育赛事的举办地一般会选择在旅游资源丰富、设施设备完善同时城市形象良好的地方，大型体育赛事的举办会带动当地旅游业的发展，二者之间的关系是相辅相成的。为研究大型体育赛事对于旅游目的地品牌的影响，研究人员共收集到 ......
方程 模型 流程 结构

IMU和GPS ekf融合定位 从matlab到c++代码实现 基于位姿状态方程，松耦合

IMU和GPS ekf融合定位 从matlab到c++代码实现 基于位姿状态方程，松耦合 文档原创且详细YID:6745659043907933 ......
方程 状态 代码 matlab IMU

CoordConv：给你的卷积加上坐标

摘要：本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。 本文分享自华为云社区《CoordConv：给你的卷积加上坐标》，作者： 李长安。 一、理论介绍 1.1 CoordConv理论详解 这是一篇考古的论文复现项目，在2018年作者提出这个CoordCon ......
卷积 坐标 CoordConv

基于CNN卷积神经网络的minst数据库手写字识别matlab仿真

1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习 ......
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深度学习的数学基础: 函数/参数优化/矩阵运算/向量化/卷积运算/张量运算

1. 函数与导数 函数是一种映射关系，将一个或多个自变量的取值映射为一个因变量的取值。 函数的导数表示函数在某一点处的变化率，即函数图像在该点的切线斜率。 导数可以用来求解函数的最值、优化问题、拟合曲线等。 常见的求导方法包括使用基本导数公式、链式法则、反函数法则、隐函数法则等。 导数具有一些重要性 ......
张量 卷积 数学基础 矩阵 函数
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