下文中所用的部分数据集链接(百度网盘): 提取码：6fho1 基础CNN用于MNIST1.1 部分函数介绍1.1.1 tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_h
转载
2024-04-15 14:58:55
68阅读
本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
转载
2024-04-30 16:44:00
102阅读
1.AlexNet主要用到新技术点如下：（1）成功使用ReLU作为RNN激活函数，成果解决了Sigmoid的梯度弥散问题。（2）训练时使用了Dropout，避免了过拟合。（3）在CNN中使用重叠的最大池化。提过了补偿比池化核尺寸小，这样池化层输出之间有重叠和覆盖，提高了特征的丰富性。（4）提出了LRN层，增强了模型的泛化能立。（5）使用CUDA加速深度卷积网络的训练。（5）数据增强，随机从256x
转载
2024-08-14 08:28:34
70阅读
0510 RNN的东西不会去忘记，直接一串子全部保留下来 Lstm 长短时记忆 可以控制这个参数也是需要去训练 逐渐优化 得到的门单元ft 遗忘门 it 保留门输入经过了一个遗忘门，经过了一个保留门选择性的遗忘和保留 是随时更新ct的状态的 从开始更新到结束 Classification and Location 分类与
转载
2024-03-17 10:41:27
146阅读
目录 一 机器学习，深度学习能做什么二 机器学习的定义三 机器学习算法分类分类，回归的区别：分类，回归问题的共同点： 线性回归线性回归的损失（损失函数/cost/成本函数）四 深度学习中超参数的介绍：1什么是超参数，参数和超参数的区别：2神经网络中包含哪些超参数：3为什么要进行超参数调优：4超参数上的重要顺序：1）学习率，损失函数上的可调参数：在网络参数、优化参数、正
转载
2024-03-22 14:00:26
79阅读
研一上对CNN学习过一段时间，现在要用到论文里面，所以对此进行复习。 附上链接：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#case普通神经网络的参数太多，所以要使用卷积神经网络，其次因为卷积神经网络输入是图片，是三维结构，每一过程都是三维结构。 使用Relu的作用：Relu是一个激活函数，使用它可以让模型实现非线性分类。使用Local Resp
转载
2024-04-01 08:23:21
71阅读
1.生成R_net数据集，并喂入R_net网络训练为了提高R_net数据的质量，我们的R_net数据集会通过P_net精炼一下。把回归框中对应的图片从原理图片中crop出来，resize生成24*24的大小。运行P_Net，得到每个回归框的分类得分和坐标的回归值。P_Net中推理出来的 bounding box 坐标可能超出元素图片的大小，这时候需要做图片处理，把坐标值限定在元素图片内，而空出来的
转载
2024-03-31 20:23:59
56阅读
目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行制定）归一化训练数据，提升
转载
2024-09-24 19:17:02
106阅读
前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN）从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归。图
转载
2023-12-12 15:31:14
429阅读
目录 迁移学习与物体定位监测迁移学习物体定位&检测滑动窗口-overfeatRCNNfast R-CNNSSD物体分割 & 语义分割迁移学习与物体定位监测能否将目标检测当成回归问题？对于不同的图片输出的多个对象的边界框，可能输出4个边界框也可能输出8个边界框，输出的数量不固定，所以无法当成是回归问题。迁移学习在实践中，由于很少有足够大的数据集，所以很少有人会选择
转载
2024-04-05 10:38:11
90阅读
本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题， 摘要：理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化什么是卷积、最大池化和 Dropout？ 数据增强（Data augmentation） 欢迎来到本系列教程的第三部分的学习！这周我会讲解一些卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的内容并且讨论如何解决欠拟合和过拟合。一、卷积（
转载
2024-08-12 12:00:40
28阅读
本文就R-CNN论文精读中 的预测框回归（Bounding box regression）问题进行详细讨论。R-CNN将候选框提取出来的特征向量，进行分类+偏移预测的并行处理。 偏移预测即预测框回归（Bounding box regression）问题，我们需要将生成的候选框进行位置、大小的微调。（图摘自b站up“同济子豪兄”的R-CNN论文解读） 我们需要思考这样一个问题：为什么加入这一个Reg
转载
2023-12-15 11:56:57
153阅读
可以从一个基本的例子对其进行解释。比如，我们可以在卷积神经网络（CNN）的最终卷积（conv）特征图上添加一个回归头。回归头可以是具有四个输出（x，y，w，h）的浅层全连接神经网络（NN）。一般来说，回归头可以使用基于梯度的算法进行优化，达到获取待检测对象位置的目的。 但是使用回归头有一个极大的限制，就是当图像中只有一个对象时才管用。如果场景中有两个或多个对象，则可能会干扰边界框的回归，因为每个对
转载
2024-05-07 09:42:11
52阅读
# CNN 网络实现数据回归的基本介绍
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）通常被认为主要用于图像识别和处理任务，但它们也可以应用于数据回归问题。数据回归的目标是预测一个连续的数值输出，可能基于某些输入特征（特征可能是图像、传感器数据等）。在这篇文章中，我们将探讨如何使用CNN模型进行基本的数据回归，并提供一个简单的代码示例进行演示。
## 1. 回
# 使用CNN进行回归分析的Python示例
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是深度学习中一种强大的模型，通常用于图像处理和计算机视觉。但其实，CNN也可以用于回归分析，即在预测连续值时的应用。本文将带您探讨如何使用CNN进行回归分析，同时提供示例代码和可视化图表。
## 1. 什么是回归分析？
回归分析是用于预测某个变量（因变量）与其他变量（
原创
2024-10-24 05:40:58
68阅读
?1 概述基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究是一种利用PCA降维技术和BP神经网络模型进行回归预测的方法。PCA主成分分析是一种常用的数据降维技术，它可以通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量，这些新变量称为主成分，主成分是原始数据中方差最大的方向。通过保留主成分中的大部分方差，可以实现数据的降维，减少特征数量，同时保留原始数据的主要信息。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它
前段时间一直在忙社团的大型话剧，许久未能敲代码了，话不多记录一下自己这段时间的学习情况。在朋友的介绍下，购买了一个腾讯云主机，并买入了一个自己的域名。开始了自己的网站搭建。在网站的搭建的过程中，第一次接触到了linux操作系统，没有鼠标的操作，全靠一堆命令来实现，确实让自己感觉很不习惯。特别是自己对vim完全不熟悉的情况下。以下自己整理了一些vim的命令操作。三．命令行模式操作1．进入插入模式按“
前言在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。
转载
2024-03-17 11:38:10
72阅读
Tableau数据分析-Chapter14线性回归、时间序列分析回归分析线性回归模型及参数解释构建其他回归分析模型时间序列分析创建人工服务接听量预测曲线预测选项设置预测模型评价回归分析线性回归模型及参数解释回归分析是将可能存在相关关系的变量拟合成直线或者曲线，然后据此一方面总结已有数据的规律和特征，另一方面预测数据。导入数据“人工坐席接听数据.xlsx”在工作表1，将【人工服务接听量】放入【列】，
转载
2023-11-01 21:50:58
105阅读
目录项目数据及源码1.数据处理1.1.数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络4.2.优化学习率 项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Weather-recogn
转载
2024-04-15 14:54:22
128阅读
