cnn

基于CNN-LSTM的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的里程碑算法，由DeepMind于2013年提出。它首次在 Atari 2600 游戏上实现了超越人类的表现，解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题。DQN在机器人路径规划领域展现出巨大潜力，能够帮助机器人在复杂环境中找到最优路径。

每日文献（八）——Part one今天看的是《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》。

小白的高手之路

torch.nn.Conv2d介绍——Pytorch中的二维卷积层torch.nn.Conv2d是torch.nn模块中的二维卷积层类，用于构建神经网络中的二维卷积层。

1.2 基于卷积神经网络与SE注意力的轴承故障诊断本博客来源于CSDN机器鱼，未同意任何人转载。更多内容，欢迎点击本专栏，查看更多内容。目录0 引言1 卷积神经网络故障诊断模型

机器学习之心

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；

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

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。

【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

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

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

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）：

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

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

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。

【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

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

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)

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。

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

《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。