526互联

卷积

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

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

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

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

[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

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

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 ......
卷积 神经网络 神经 数据库 数据

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

使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真

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 ......
卷积 神经网络 工具箱 深度 神经

什么是deconv操作（反卷积，转置卷积）

1. 前言 zfnet在他们可视化的时候，利用到了《Zeiler, M., Taylor, G., and Fergus, R. Adaptive deconvolutional networks for mid and high level featurelearning. In ICCV, 20 ......
卷积 deconv

CNN卷积神经

1.概念 CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。 2.卷积操作 1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取 2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图) $$y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to ......
卷积 神经 CNN

卷积神经网络理论

卷积基本概念 卷积操作 感受野计算 RFi = ( RFi+1 - 1)x si +Kisi为第i层的步长，Ki为第i层卷积核大小。 数据填充 图像填充后卷积输出的维度： n：图像大小 f：卷积核大小 p：填充的层数 s：卷积核的步幅 卷积模式 Full：全填充，扩大原图Same：填充保持原图大小V ......
卷积 神经网络 神经 理论 网络

卷积神经网络（CNN，Convolution Neural Network）

存 ......
卷积 神经网络 Convolution 神经 Network

聊聊池化层和步长为2的卷积层

摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》，作者： 李长安。 引言 对于池化层和步长为 ......
卷积

神经网络基础部件-卷积层详解

本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
卷积 网络基础 部件 神经 基础

【论文笔记】FCN全卷积网络

全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
卷积 笔记 论文 网络 FCN
共236篇  :8/8页 首页上一页8下一页尾页