cnn rnn
利用pytorch自定义CNN网络（一）：torchvision工具箱
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第一篇，主要介绍 torchvision工具箱及其使用，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 46 ......
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、 ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
pytorch实现cnn&图像分类器
## 1 pytorch实现神经网络 ### 1.1 定义网络 从基类 `nn.Module` 继承过来，必须重载 `def __init__()` 和 `def forward()` ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): #网络结构 ......
卷积神经网络CNN
# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 该项目包括： 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow ......
【d2l】【困难代码】【2】 output, state = self.rnn(X_and_context, state)
## 问题来源 【d2l】9.7 序列到序列学习   ```python H, = state ``` 这句代码我真是看懵逼了。 ## 1 元组的打包和解包 ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库
1.算法理论概述 我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型，并解释其在图像分类中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络，并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经 ......
自注意机制和RNN
self attention（自注意机制） 输入：以往神经网络的输入都是一个向量；如果现在输入的是一排向量，并且数量不唯一，应该如何处理： 例一：一句英文 One-hot Encoding：开一个长度为世界上全部词汇数的向量表示一个词汇（缺点：词汇间没关系） Word Embedding：给每个词汇 ......
从RNN到Transformer
## 1. RNN 循环神经网络的内容可参考https://www.youtube.com/watch?v=UNmqTiOnRfg。 RNN建模的对象是具有时间上前后依赖关系的对象。以youtube上的这个视频为例，一个厨师如果只根据天气来决定今天他做什么菜，那么就是一个普通的神经网络；但如果他第i ......
[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit
作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......
深度学习 - 卷积神经网络（CNN）介绍+实例说明
https://blog.csdn.net/weixin_46072771/article/details/108590347 卷积神经网络（CNN）简介CNN基础前面我们讲解了机器学习基础知识，包括多层感知器等问题。下面我们要介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础上进行扩展，实现对于图像等分类 ......
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） ......
4.3 Recurrent Neural Network (RNN) II
# 1. RNN 怎么学习 ## 1.1 Loss Function 如果要做learning的话,你要定义一个cost function来evaluate你的model是好还是不好,选一个parameter要让你的loss 最小.那在Recurrent Neural Network里面,你会怎么定 ......
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 ......
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 ......
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 ......
CNN练习汇总
# 1.手写数字识别   要想实现这个结构有两种方案： Simpl ......
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）  类似于淘宝的好评还是差评，我们比较直 ......
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 ......
文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法
## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......
手写数字识别系统Python+CNN卷积神经网络算法【完整代码】
## 一、介绍 手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 ## 二、效果展示 
# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 ![im ......
图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN
01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......