resnet lstm rnn
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 ......
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- ......
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 ......
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 ......
【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  , 这一篇采用腾讯的NCNN框架实现ResNet18推理。 ### 一、准备 #### 1、 NCNN编译及安装 同OpenCV推理一样，首先需 ......
基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的 ......
【d2l 问题记录】【1】 视频55 从零实现rnn
 ```python H, = state ``` 这句代码我真是看懵逼了。 ## 1 元组的打包和解包 ......
ResNet18实现手写数字识别
项目结构 ResNet18模型搭建 from torch import nn from torch.nn.functional import relu class BaseBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, ......
OpenCV实现ResNet18推理
[前一篇](https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/17529687.html)实现了ResNet18训练自定义数据集，详细介绍了数据集制作、模型构建及训练，并且介绍了相应模块如何可视化。前面训练阶段是在python环境下进行的，但实际工程部署的时候大都采用C+ ......
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 ......
基于python+ResNet50算法实现一个图像分类识别系统入门
## 一、目录 - ResNet50介绍 - 图片模型训练预测 - 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。 ## 二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络（C ......
Resnet18实现二分类
前面一篇内容讲解了如何利用Pytorch实现ResNet，这一篇我们用ResNet18实现一个二分类。接下来从模型、数据及训练三个方面展开。 ### 一、目标 利用ResNet18将以下数据分为两类 - class_0  首先看看这个数据，是从2005年到2008年的每一个小时的电力消耗值。 # 2 实现 ......
论文日记三：ResNet
# 导读 ResNet在ILSVRC 2015竞赛中大放异彩，其核心模块residual block使得卷积网络模型深度提高一个数量级，到达上百、上千层。在今天cv领域我们也经常用到它或它的变种，paper《[Deep Residual Learning for Image Recognition] ......
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 ......
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 ......
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。  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 ......
TensorFlow10.4 卷积神经网络-ResNet与DenseNet及ResNet实战
# 1 ResNet  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 ......
基于PSO优化的LSTM网络数据预测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 在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体 ......
基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法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 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）
三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CN ......
ResNet:RevolutionizingDeepLearningforImageRecognition
[toc] 1. ResNet: Revolutionizing Deep Learning for Image Recognition 在深度学习领域，ResNet一直是研究的热点之一。它由两个卷积层和两个全连接层组成，被证明在图像分类任务中具有出色的性能。ResNet的出现，彻底改变了传统的卷积 ......
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......