梯度matlab

基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真

1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面:图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......
卷积 神经网络 图像 神经 matlab

Matlab

函数查询网站:https://ww2.mathworks.cn/help/stateflow/matlab-functions.html 常用 %% MATLAB快速入门 % 对于学习MATLAB,大家切忌一股脑的扑在全套教程上,打算全学完MATLAB再来学习数学建模,其实大可不必。 % 我们只需要 ......
Matlab

基于Visual-Hull+Bregman算法的三维重建matlab仿真

1.算法理论概述 生物发光断层成像(bioluminescence tomography, BLT) 是光学分子影像研究领域的研究热点之一,具有无创性和灵敏度高等优点,具有良好的应用前景[1-3]。目前生物发光断层在图像重建时主要借助于结构成像如计算机断层成像提供的三维表面轮廓建立小动物模型。该方法 ......
算法 Visual-Hull Bregman Visual matlab

m基于QPSK+LDPC的载波同步和定时同步matlab性能仿真,包括Costas和gardner环,LDPC,四倍采样

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 本程序在博主之前的 《基于QPSK的载波同步和定时同步性能仿真,包括Costas环的gardner环》 算法基础上,加入了LDPC编译码进行仿真。 2.算法涉及理论知识概要 载波同步是相干解调的基础,不管对于模拟通信还是数字通信来说,只要是相干 ......
载波 LDPC 性能 gardner Costas

m基于FFT傅里叶变换的QPSK基带信号频偏估计和补偿算法FPGA实现,包含testbench和matlab星座图显示

1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发,并使用matlab2022a对结果进行星座图的显示: 将FPGA的频偏基带QPSK信号和频偏补偿后的QPSK基带信号使用matlab显示星座图,结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 QPSK(Quadrature Phase Shif ......
基带 算法 testbench 信号 星座

基于位相光栅的四波横向剪切干涉法波前检测算法的matlab仿真

1.算法理论概述 波前检测技术是现代光学中的重要技术之一,可以用于衡量光学系统的成像质量和研究光学系统的异常现象。随着现代光学技术的不断发展,波前检测技术也在不断地发展和完善。其中,基于位相光栅的四波横向剪切干涉法波前检测算法是一种常用的波前检测算法,本文将从专业角度详细介绍该算法的实现步骤和数学公 ......
光栅 横向 算法 matlab

002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)

0. 前言 人工智能可以归结于一句话:针对特定的任务,找出合适的数学表达式,然后一直优化表达式,直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务: 首先我们需要知道的是,人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能,为什么这么说呢?举一个人工智能的例子: 我们人看到一个动物的图片,就可以立刻知道这 ......

在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化

LLM的问题就是权重参数太大,无法在我们本地消费级GPU上进行调试,所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗,节省大量时间的方法:梯度检查点,LoRA和量化。 梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程,我们需要了解反向传播是如何执行的,以及 ......
检查点 梯度 方法 LoRA GPU

基于自适应ICP算法的三维模型配准matlab仿真

1.算法理论概述 三维模型配准是三维重建、三维建模、机器人视觉等领域中重要的基础问题。在三维模型配准中,自适应ICP算法是一种常用的配准算法,可以快速而准确地将多个三维模型进行配准和融合。本文将从专业角度详细介绍基于自适应ICP算法的三维模型配准算法,包括算法的实现步骤、数学公式及其推导过程等。 1 ......
算法 模型 matlab ICP

m基于5G-NR和MIMO的车载通信系统的matlab性能仿真,包括编码,信号调制,OFDM调制和MIMO

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 车载通信系统是指在车辆之间或车辆与基础设施之间进行通信的技术。随着5G新无线通信技术(5G-NR)和多输入多输出(MIMO)技术的发展,车载通信系统的传输速率和传输可靠性得到了显著提高。本文将详细介绍基于5G-NR和M ......
MIMO 信号 编码 性能 matlab

matlab笔记二

# $Note2$ ## 特殊矩阵 ``` zeros(3,4) % 零矩阵 ones(4,5) %一矩阵 eye(3) %单位矩阵 eye(3,4) rand(2) % 元素大小0~1的随机矩阵 randn(2,3) % 均值为0,方差为1的随机矩阵 exA=20+30*rand(5) % [20 ......
笔记 matlab

matlab笔记一

# $Note1$ ## 基本数据类型 ``` 1.16 32 64 bit int float double(默认) signed unsigned 2.complex(real+image) 3.format long/short ``` ## 矩阵 ``` % 空格/逗号分隔同一行之间的数 A ......
笔记 matlab

[论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移

## [论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移 文章: [[Gradient-Preserving Color Transfer](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-8659.2009.01566.x)], [[代码未公开]()] ......
颜色 梯度 论文

MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了 ......
均值 数据 数据挖掘 算法 成绩

强化学习——策略梯度之Reinforce

1、策略梯度介绍 相比与DQN,策略梯度方法的区别主要在于,我们对于在某个状态下所采取的动作,并不由一个神经网络来决定,而是由一个策略函数来给出,而这个策略函数的目的,就是使得最终的奖励的累加和最大,这也是训练目标,所以训练会围绕策略函数的梯度来进行。 2、策略函数 以Reinforce算法为例, ......
梯度 Reinforce 策略

基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法matlab仿真

1.算法理论概述 1.1、研究背景 随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加,交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出,如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题,它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此,研究基于机器视 ......
工具箱 算法 车辆 视觉 机器

TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型?

这是一篇7月新发布的论文,他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术,目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向,但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
梯度 表格 深度 模型 数据

m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真

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 基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出(MIMO)系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配,以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干 ......
算法 功率 大规模 上下 matlab

基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图matlab仿真

1.算法理论概述 二维人脸纹理贴图是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其目的是将三维人脸模型的纹理信息映射到二维图像上,以便于进行人脸识别、表情分析等应用。本文将详细介绍基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图的实现步骤和数学公式。 1.1三维人脸网格模型 三维人脸网格模型是指将人脸表面建模为由三角 ......
人脸 纹理 网格 模型 贴图

基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法matlab仿真

1.算法理论概述 介绍ResNet-101的基本原理和数学模型,并解释其在图像识别中的优势。然后,我们将详细介绍如何使用深度学习框架实现ResNet-101,并在图像数据集上进行训练和测试。最后,我们将总结本文的主要内容并提出进一步的研究方向。 1.1、ResNet-101的基本原理 ResNet- ......
学习网络 算法 深度 图像 目标

基于形态学处理和颜色模型的车辆跟踪和车辆颜色识别matlab仿真

1.算法理论概述 车辆跟踪和车辆颜色识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其目的是实现对道路交通中车辆的自动识别和跟踪。本文将详细介绍基于形态学处理和颜色模型的车辆跟踪和车辆颜色识别的实现步骤和数学公式。 1.1数据预处理 在进行车辆跟踪和车辆颜色识别之前,需要进行数据预处理,将原始的车辆图像转 ......
车辆 颜色 形态学 形态 模型

m基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率曲线,并用实际图片进行测试

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 基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输"是一种无线通信系统,它利用正交频分复用(OFDM)和四相位偏移键控(QPSK)技术来传输图像数据,并借助深度神经网络(DNN)来进行信道估计,从而提高信号传 ......
误码率 图像传输 误码 信道 曲线

PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

动动发财的小手,点个赞吧! 在[本文](https://towardsdatascience.com/multiple-gpu-training-in-pytorch-and-gradient-accumulation-as-an-alternative-to-it-e578b3fc5b91 "So ......
梯度 PyTorch 方案 GPU

【Matlab】基于KDtree的最近邻搜索和范围搜索

摘要:介绍Matlab的rangesearch()函数和knnsearch()函数。 rangesearch() —— 根据给定k-维数据集,返回指定距离范围内的所有数据点 knnsearch() —— 根据给定k-维数据集,返回最近的K个数据点 ```matlab %% 给定数值矩阵(input ......
近邻 范围 Matlab KDtree

基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真

1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向,其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展,基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 ......
神经网络 人脸 算法 深度 神经

matlab做施密特正交

for i=1:tiqvduanif i==1shimi=[shimi,duan(:,i)]elsetou=duan(:,i)'*shimi mo=shimi.*shimimo=sum(mo,1)%mo=sqrt(mo)k=tou./mok=repmat(k,[h 1]) alltou=k.*shi ......
正交 matlab

基于radon变换和CT算法的二维切片图像序列三维建模matlab仿真

1.算法理论概述 随着计算机技术的发展,三维建模技术在医学、工业设计、游戏等领域得到了广泛的应用。然而,三维建模的关键是如何从二维图像序列中提取三维信息。本文提出了一种基于radon变换和CT算法的二维切片图像序列三维建模方法,该方法能够快速、准确地提取出三维信息,并生成高质量的三维模型。 1.1、 ......
序列 算法 图像 matlab radon

【Matlab】判断点和多面体位置关系的两种方法实现

> 分别是向量判别法(算法来自他人论文)、体积判别法(code 是我从网上找的)。 ## 方法一: 向量判别法 方法来自一会议论文:《判断点与多面体空间位置关系的一个新算法_石露》2008年,知网、万方、百度学术有收录。 优点: + 适合任意多面体 + 计算简单 + 速度快 ### 算法原理 ![i ......
多面体 位置 方法 Matlab

MATLAB 打开报错:错误使用eval,未定义与‘struct‘类型的输入参数相对应的函数‘workspacefunc‘(MAC OS情况下)

# MAC OS情况下遇到这个问题比win会麻烦一点点 ## 第一步:在Matlab中打开文件夹 打开文件夹/Volumes/自己的安装位置/MATLAB_R2022b.app/toolbox/local ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2486645/20 ......
workspacefunc 函数 错误 参数 类型

基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题,在很多领域都有着广泛的应用,如金融、交通、气象等。然而,由于时间序列数据本身具有时序性和相关性,因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法,如ARIMA模型、指数平滑法等,但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较 ......