- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中用于处理具有网格结构数据（如图像）的一类神经网络。在这篇文章中，我将分享我对CNN的理解，以及如何使用Python和TensorFlow框架来实现一个简单的CNN模型。 CNN的基本概念CNN是一种深度学习模型，它利用卷积层来提取图像特征，并通过池化层降低特征的空间维度，同时增加对图像位移的不变... 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中用于处理具有网格结构数据（如图像）的一类神经网络。在这篇文章中，我将分享我对CNN的理解，以及如何使用Python和TensorFlow框架来实现一个简单的CNN模型。 CNN的基本概念CNN是一种深度学习模型，它利用卷积层来提取图像特征，并通过池化层降低特征的空间维度，同时增加对图像位移的不变...
- 卷积是一种数学运算，广泛应用于信号处理和图像处理领域。在这篇文章中，我将分享我对卷积的理解，以及如何使用Python和OpenCV库来实现图像的卷积操作。 卷积的基本概念卷积是一种将两个函数结合在一起的操作，通常用于分析信号或图像。在图像处理中，卷积可以用来实现模糊、锐化、边缘检测等效果。 卷积核卷积核是一个小的矩阵，用于与图像进行卷积操作。通过改变卷积核的值，可以实现不同的图像处理效果。 ... 卷积是一种数学运算，广泛应用于信号处理和图像处理领域。在这篇文章中，我将分享我对卷积的理解，以及如何使用Python和OpenCV库来实现图像的卷积操作。 卷积的基本概念卷积是一种将两个函数结合在一起的操作，通常用于分析信号或图像。在图像处理中，卷积可以用来实现模糊、锐化、边缘检测等效果。 卷积核卷积核是一个小的矩阵，用于与图像进行卷积操作。通过改变卷积核的值，可以实现不同的图像处理效果。 ...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序P = [Dat1_wav1;Dat1_wav2;Dat2_wav1;Dat2_wav2;Dat3_wav1;Dat3_wav2;Dat4_wav1;Dat4_wav2];T = [ones(800,1);2*ones(800,1);3*ones(800,1);4*ones(800,1)]; %GRNN训练n... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序P = [Dat1_wav1;Dat1_wav2;Dat2_wav1;Dat2_wav2;Dat3_wav1;Dat3_wav2;Dat4_wav1;Dat4_wav2];T = [ones(800,1);2*ones(800,1);3*ones(800,1);4*ones(800,1)]; %GRNN训练n...
- 1.程序功能描述 基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序[idx1,~,idx2]= dividerand(rows,0.8,0,0.2);Ptrain = PP(idx1,:); %training dataPte... 1.程序功能描述 基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序[idx1,~,idx2]= dividerand(rows,0.8,0,0.2);Ptrain = PP(idx1,:); %training dataPte...
- 随着人工智能的迅猛发展，越来越多的AI技术应用于各个领域。其中一个备受关注的技术就是AIGC（AI对话大师）。AIGC是一种基于语言模型的聊天生成系统，能够根据用户的提问，生成智能回答。本文将揭开AIGC底层技术的神秘面纱，带您深入了解其中的奥秘。语言模型AIGC的核心技术是语言模型。语言模型是指根据历史文本，来预测下一个单词或句子的概率分布模型。AIGC使用一种深度神经网络模型，如GPT（... 随着人工智能的迅猛发展，越来越多的AI技术应用于各个领域。其中一个备受关注的技术就是AIGC（AI对话大师）。AIGC是一种基于语言模型的聊天生成系统，能够根据用户的提问，生成智能回答。本文将揭开AIGC底层技术的神秘面纱，带您深入了解其中的奥秘。语言模型AIGC的核心技术是语言模型。语言模型是指根据历史文本，来预测下一个单词或句子的概率分布模型。AIGC使用一种深度神经网络模型，如GPT（...
- 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序t1 = clock; %计时开始net = fitnet(54);net.trainParam.epochs = 1000; ... 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序t1 = clock; %计时开始net = fitnet(54);net.trainParam.epochs = 1000; ...
- 1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序............................................................function cnnnumgradcheck(net, x, y) ... 1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序............................................................function cnnnumgradcheck(net, x, y) ...
- 本文结合对ChatGTP的提问，用自己的理解讲一讲最小二乘法。 本文结合对ChatGTP的提问，用自己的理解讲一讲最小二乘法。
- 本文根据西瓜书第五章中给出的公式编写，书中给出了全连接神经网络的实现逻辑，本文在此基础上编写了Mnist10手搓10个数字的案例，网上也有一些其他手搓的例子参考。demo并没有用UE而是使用unity进行编写，方便且易于查错。该案例仅作为学习，博主也只是业余时间自学一些机器学习知识，欢迎各位路过的大佬留下建议~测试效果：源码下载地址：https://download.csdn.net/dow... 本文根据西瓜书第五章中给出的公式编写，书中给出了全连接神经网络的实现逻辑，本文在此基础上编写了Mnist10手搓10个数字的案例，网上也有一些其他手搓的例子参考。demo并没有用UE而是使用unity进行编写，方便且易于查错。该案例仅作为学习，博主也只是业余时间自学一些机器学习知识，欢迎各位路过的大佬留下建议~测试效果：源码下载地址：https://download.csdn.net/dow...
- 1.算法运行效果图预览优化前 优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势。然而，... 1.算法运行效果图预览优化前 优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、GRU以及注意力机制（Attention Mechanism）在时间序列预测中展现出显著优势。然而，...
- 引言随着深度学习技术的迅速发展，强化学习作为一种重要的机器学习方法，在各个领域都取得了巨大的成功。然而，面对着复杂任务和庞大的状态空间，传统的强化学习方法往往需要耗费大量的时间和资源。为了解决这一问题，参数共享与迁移学习策略被引入到强化学习中，以提高系统的学习效率和泛化能力。本文将深入探讨参数共享与迁移学习策略在强化学习中的应用，重述其原理、优势以及具体实现方式，并提供相关的代码示例。 参... 引言随着深度学习技术的迅速发展，强化学习作为一种重要的机器学习方法，在各个领域都取得了巨大的成功。然而，面对着复杂任务和庞大的状态空间，传统的强化学习方法往往需要耗费大量的时间和资源。为了解决这一问题，参数共享与迁移学习策略被引入到强化学习中，以提高系统的学习效率和泛化能力。本文将深入探讨参数共享与迁移学习策略在强化学习中的应用，重述其原理、优势以及具体实现方式，并提供相关的代码示例。 参...
- 引言在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，表征学习（Representation Learning）和特征提取技术（Feature Extraction）发挥着至关重要的作用。它们能够帮助智能体从原始数据中提取出有效的特征，从而更好地理解环境和任务。本文将深入探讨表征学习与特征提取技术在强化学习中的研究与部署，结合实例详细阐述部署过程及代码实现。 I. 表征... 引言在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，表征学习（Representation Learning）和特征提取技术（Feature Extraction）发挥着至关重要的作用。它们能够帮助智能体从原始数据中提取出有效的特征，从而更好地理解环境和任务。本文将深入探讨表征学习与特征提取技术在强化学习中的研究与部署，结合实例详细阐述部署过程及代码实现。 I. 表征...
- 1 简介我们经常在日常生活中遇到这些"想当然"的口语：为什么有这个世界？本来就是这样的不用想，那是自然而然的那是理所应当的，吃太饱了...那是显而易见的...前人有言难道不是每个人都在一千次使用这个原则（PSR）吗？--莱布尼茨 1.1 存在是有原因的即使我们在坚持不懈地追求这种充分理由律的思路，就像我不会做的那样，我的一部分想法是真的很想停下来，因为我们知道这种追求可以赢得一些朋友和盟友... 1 简介我们经常在日常生活中遇到这些"想当然"的口语：为什么有这个世界？本来就是这样的不用想，那是自然而然的那是理所应当的，吃太饱了...那是显而易见的...前人有言难道不是每个人都在一千次使用这个原则（PSR）吗？--莱布尼茨 1.1 存在是有原因的即使我们在坚持不懈地追求这种充分理由律的思路，就像我不会做的那样，我的一部分想法是真的很想停下来，因为我们知道这种追求可以赢得一些朋友和盟友...
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