卷积神经网络-爱代码爱编程
卷积神经网络-ResNet ResNet的基本结构ResNet的不同版本ResNet的实现示例（使用PyTorch） ResNet（Residual Network）是由Kaiming
经典卷积神经网络 -爱代码爱编程
ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 我们一直在加深神经网络，但是加深不一定只会带来好处。 残差块 串联一个层改变函数类，我们希望能扩大函数类残差块加入快
【故障诊断】基于引力搜索优化算法gsa优化双向时间卷积神经网络bitcn实现轴承数据故障诊断附matlab代码_启发式算法gsa-爱代码爱编程
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处
【故障诊断】基于蜣螂优化算法dbo优化双向时间卷积神经网络bitcn实现轴承数据故障诊断附matlab代码_基于蜣螂算法优化深度极限学习机的中介轴承故障诊断方法-爱代码爱编程
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 🔥 内容介绍 摘要： 轴承作为机械设备中重要的组成部分，其运行状态直接影响着整个设备的性能和寿命。为了及时发现轴承故障并进行维护，近年来基于深度学习的故障诊断方法得到
调制信号识别系列 (一)：基准模型_信号调制识别新模型-爱代码爱编程
调制信号识别系列 (一)：基准模型 说明：本文包含对CNN和CNN+LSTM基准模型的复现，模型架构参考下述两篇文章 文章目录 调制信号识别系列 (一)：基准模型一、论文1、DL-PR: Generaliz
radioml 2016.10a 调制方式识别_radioml2016.10a-爱代码爱编程
RadioML 2016.10a 调制方式识别 MLP、CNN、ResNet X = [] lbl = [] for mod in mods: for snr in snrs: X.app
pointpillars代码解读——数据处理-爱代码爱编程
Pointpillars论文：https://arxiv.org/abs/1812.05784 代码：GitHub - open-mmlab/OpenPCDet: OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection. 算法复现：基于kitti数据集的3D目标检测算法的训练流程_mini kit
rml2016.10a （cnn、lstm、cnn-爱代码爱编程
包含所有数据和代码，支持一键运行（jupyter） # Create the CLMHA model class CustomMultiHeadAttention(layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(CustomMultiHeadAttentio
pointpillars代码解读——网络结构-爱代码爱编程
上一篇博客对数据处理的部分进行解读：Pointpillars代码解读——数据处理-CSDN博客 接下来对整个网络架构代码部分进行解读。 参考博客：（四）PointPillars论文的MMDetection3D代码解读——网络结构篇_mmdetection3d pointpillars-CSDN博客 目录 一、点云数据预处理 二、体素化网络
sci一区级 | matlab实现gwo-爱代码爱编程
GWO（Grey Wolf Optimizer）是一种基于灰狼行为的优化算法，用于优化问题的求解。CNN（Convolutional Neural Network）是卷积神经网络，主要用于图像处理和模式识别。LSTM（Lon
解读cvpr2024-爱代码爱编程
论文标题 RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective 论文链接： https://arxiv.org/abs/2307.09283 论文作者 Ao Wang, Hui Chen, Zijia Lin, Jungong Han, Guiguang Ding 内容简介 这篇论文探讨了在
lite-爱代码爱编程
Abstract 这段文字介绍了一种无需真实数据（ground truth）进行训练的自监督单目深度估计方法，该方法近年来备受关注。重点在于设计轻量级但有效的模型，以便能够在边缘设备上部署。许多现有架构通过使用更重的骨干网络来提升性能，但代价是模型的体积增大。本文提出了一种名为Lite-Mono的混合架构，既轻量级又能实现与现有方法相当的效果。 具体来
秃姐学ai系列之：alexnet + 代码实现_实现一个alexnet人工智能-爱代码爱编程
目录 深度学习之前的网络 机器学习 几何学 特征工程 总结 深度卷积神经网络的突破的两个关键因素 数据 ImageNet（2010） 硬件 90年：数据量和计算能力发展的均匀且都不大的时候——神经网络 00年：内存不错、算力也不错，数据有增加但是规模还不算多的时候——核方法 10年以后：计算量更多了，可以构造更加深的网络了——又回到
ai开发：卷积神经网络cnn原理初识，简易例程 -爱代码爱编程
一 、卷积神经网络是什么 （1）印象 今天说的CNN，并不是我们熟知的美国有线电视新闻网。 那什么是CNN呢？ Convolutional Neural Networks, CNN）简单来说，就是用一个筛子来筛面粉的。 筛子就是卷积核，面粉就是被筛的信息，晒出来的面粉就是新生成或者说被抽离的特征。 有很多把筛子组成的网络一起来筛信息，就组成了一个
【机器学习】手写数字识别全流程代码分享：cnn+softmax、sigmoid与svm实战-爱代码爱编程
手写数字识别全流程代码分享：CNN+Softmax、Sigmoid与SVM实战 CNN+SoftmaxCNN+SigmoidCNN+SVMSVM 这篇文章是上一篇博客的相关代码的所有分享，文章链接链接
【机器学习】手写数字识别的最优解：cnn+softmax、sigmoid与svm的对比实战-爱代码爱编程
一、基于CNN+Softmax函数进行分类 1数据集准备 2模型设计 3模型训练 4模型评估 5结果分析 二、 基于CNN+sigmoid函数进行分类 1数据集准备 2模型设计 3模型训练 4模型评估 5结果分析 三、 基于CNN+SVM进行分类 1数据集准备 2模型设计 3模型训练 4模型评估 5结果分析 四、 基
yolo训练船舶+船舶识别+数据集_船舶视频数据集-爱代码爱编程
海船：用于船只检测的大规模精准标注数据集 我们很高兴地介绍一个新的大规模数据集——海船，该数据集专为训练和评估船只目标检测算法而设计。目前，这个数据集包含31,455张图像，并涵盖了六种常见的船只类型，包括矿石运输船、散货
一、keras cnn卷积神经网络-爱代码爱编程
MNIST是一个手写体数字的图片数据集，包含 7 万张黑底白字手写数字图片，每张图片大小为 28x28 像素，图片中纯黑色像素值为 0，纯白色像素值为 1；数据集的标签是长度为 10 的一维数组。该数据集来由美国国家标准与技术研究所[ National Institute of Standards and Technology (NIST) ] 发起整
resnet研读的的一些杂记_resnet19网络结构图-爱代码爱编程
ResNet研读的的一些杂记 网络结构的亮点（源于VGG19）两种不同的block（维度匹配和参数减小的杀手锏）BasicBlock（左侧）BottleNeck（右侧）ResNet18、34、152网络的输出（
卷积神经网络与钩子函数——chatgpt_神经网络钩子函数-爱代码爱编程
在PyTorch中，钩子函数（hook）是一种用于拦截和观察模型中间层操作的机制。钩子函数可以在模型的前向传播或反向传播过程中注册，允许你获取、修改或分析模型的中间结果。 PyTorch中的钩子函数类型： Forward Hook（前向钩子）: 注册在模型的某一层，用于捕获该层的输入和输出。通常用于获取中间特征图、进行特征可视化等任务。 Bac