cnn

机器学习之心3 小时前
matlab·回归·cnn·分位数回归·时间卷积神经网络·qrtcn·区间预测模型
区间预测 | QRTCN时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型（Matlab完整源码和数据）区间预测 | QRTCN时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型（Matlab完整源码和数据） 1.Matlab实现基于QRTCN时间卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测模型； 2.多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2、区间覆盖率、区间平均宽度百分比)，单变量时序预测，含不同置信区间图； 3.data为数据集，用过去一段时间的变量，预测下一时刻，适用于负荷预测、风速预测等；main为主程序，其余为函数文件，无需运行；代码质量高，注释清楚；
蓝博AI7 小时前
pytorch·python·cnn
基于卷积神经网络的眼疾识别系统，resnet50，efficentnet（pytorch框架，python代码）更多图像分类、图像识别、目标检测、图像分割等项目可从主页查看功能演示：眼疾识别系统resnet50，efficentnet，卷积神经网络（pytorch框架，python代码）_哔哩哔哩_bilibili
小白的高手之路18 小时前
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·cnn
常用的卷积神经网络及Pytorch示例实现以下是几种常用的 卷积神经网络（CNN） 架构及其 PyTorch 实现示例，涵盖经典模型和现代变体。这些模型在图像分类、目标检测等任务中表现卓越。
Francek Chen1 天前
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·cnn·resnet
【现代深度学习技术】现代卷积神经网络06：残差网络（ResNet）【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现
万事可爱^2 天前
人工智能·rnn·神经网络·机器学习·cnn
传统神经网络、CNN与RNN在网络上找了很多关于深度学习的资料，也总结了一点小心得，于是就有了下面这篇文章。这里内容较为简单，适合初学者查看，所以大佬看到这里就可以走了。
机器学习之心3 天前
分类·cnn·transformer
CNN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析，pytorch框架CNN提取一维序列的局部特征，如光谱峰值、表格数据趋势等。Transformer捕捉一维序列的全局依赖关系，解决长序列建模难题！ 弥补CNN在长距离依赖建模上的不足，提升模型的全局特征提取能力。SE注意力机制动态调整特征通道权重，聚焦关键信息，提升分类精度！ 支持多类别分类任务，适用于光谱分类、表格数据分类、时间序列分类等场景。 可自定义类别数量 输出训练损失和准确率，并评估训练集和测试集的准确率，精确率，召回率，f1分数，绘制roc曲线，混淆矩阵 结合SHAP（Shapley Additive exPl
驼驼学编程3 天前
人工智能·神经网络·cnn
卷积神经网络CNN 通过局部感知、权重共享和空间下采样，高效提取图像的层次化特征：CNN 像一台多层流水线工厂：计算示例（第一卷积层）：
机器鱼3 天前
算法·回归·cnn
2-2 MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化CNN超参数回归预测本博客来源于CSDN机器鱼，未同意任何人转载。更多内容，欢迎点击本专栏目录，查看更多内容。目录0.引言
m0_748038563 天前
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·机器学习·cnn·lstm
跟着StatQuest学知识08-RNN与LSTM整个过程权重和偏置共享。在这个例子中w2大于1，会出现梯度爆炸问题。当我们循环的次数越来越多的时候，这个巨大的数字会进入某些梯度，步长就会大幅增加，导致寻找最佳参数困难。另外会导致第一个输入的值影响越来越显著。
点我头像干啥4 天前
人工智能·神经网络·cnn
卷积神经网络在图像分割中的应用：原理、方法与进展介绍图像分割是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将图像划分为具有语义意义的区域。卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力，已成为图像分割的主流方法。本文系统介绍了CNN在图像分割中的关键技术，包括全卷积网络（FCN）、UNet、DeepLab等经典架构，并探讨了注意力机制、Transformer等前沿改进。此外，本文分析了医学影像分割（如乳腺超声结节分割）中的特殊挑战与解决方案，为相关研究提供理论参考。
-一杯为品-4 天前
人工智能·深度学习·cnn
【动手学深度学习】#6 卷积神经网络主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张 等 著【动手学深度学习 PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI
liruiqiang055 天前
人工智能·神经网络·机器学习·cnn
卷积神经网络 - 微步卷积、空洞卷积微步卷积（Fractionally Strided Convolution），通常也称为转置卷积（Transposed Convolution）或反卷积（Deconvolution），是深度学习（尤其是卷积神经网络，CNN）中用于上采样（Upsampling）或特征图尺寸恢复的关键操作。它的核心目的是通过卷积操作将较小的特征图（低分辨率）扩展为更大的特征图（高分辨率）。
机器学习之心5 天前
matlab·cnn·gru·bka-cnn-gru
BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU、CNN四模型多变量时序预测（Matlab）BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU、CNN四模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)
liruiqiang055 天前
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·cnn
卷积神经网络 - LeNet-5LeNet-5 是卷积神经网络（CNN）的早期代表之一，由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出，主要用于手写数字识别任务（如 MNIST 数据集）。理解 LeNet-5 可以从其网络结构、各层功能以及整体设计思想入手。
Ronin-Lotus5 天前
人工智能·python·深度学习·cnn
深度学习篇---卷积网络结构本文简单介绍了CNN卷积神经网络与残差块实现回归任务的代码以及接下来的优化方案。功能：定义继承自 nn.Layer 的模型类，使用 nn.Sequential 容器按顺序堆叠各层。
带娃的IT创业者6 天前
python·分类·cnn
《Python实战进阶》No34：卷积神经网络（CNN）图像分类实战卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的核心技术，特别擅长处理图像分类任务。本集将深入讲解 CNN 的核心组件（卷积层、池化层、全连接层），并演示如何使用 PyTorch 构建一个完整的 CNN 模型，在 CIFAR-10 数据集上实现图像分类。我们还将探讨数据增强和正则化技术（如 Dropout 和 BatchNorm）对模型性能的影响。
机器学习之心6 天前
cnn·cnn-bilstm·bilstm·bka-cnn-bilstm·四模型多变量时序光伏功率预测
BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测，附模型报告BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)
qqqweiweiqq6 天前
pytorch·cnn·迁移学习
基于PyTorch的艺术风格迁移系统：卷积神经网络与迁移学习在图像生成的应用内容概要：本文档介绍了基于PyTorch的实时艺术风格迁移项目，涵盖从理论到实现的完整过程。首先阐述了项目的背景和技术栈选择——利用VGG19作为骨干网提取图像的内容特征和风格特征，并采用自定义的内容损失和风格损失相结合的方式构建优化目标函数。随后详细介绍各环节步骤：准备内容和风格图片素材、建立并加载预训练的深度学习模型、精心构造损失函数确保转化效果贴合预期以及设置迭代次数等参数进行批量训练得到最优解。最后讨论性能评估指标以及一些进阶研究方向比如支持在线视频流变式应用或者搭建网页前端便于普通用户体验。同时
gorgor在码农6 天前
深度学习·神经网络·cnn
深度学习四大核心架构：神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与Transformer全概述NN → 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征 → 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）
sylviiiiiia7 天前
人工智能·神经网络·cnn
卷积神经网络的原理、实现及变体卷积神经网络convolutional neural network，CNN 是为处理图像数据而生的网络，主要由卷积层（填充和步幅）、池化层（汇聚层）、全连接层组成。