为了探究更多网络图像分类的效果，尝试LSTM网络处理，顺便谈一谈对循环神经网络的简单理解。最终效果：7M模型85%准确率，单层网络。对比之间做的CNN效果（7M模型，95%准确率，但存在过拟合问题）目录项目源码百度云循环神经网络粗浅理解调参tensorboard展示源代码项目源码百度云注：图片都是经过预处理的，统一大小，不然会报错！图像处理文件路径可以参考上面的CNN网络链接链接：https://
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2024-02-04 14:00:32
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高光谱图像分类python语言编写 改进lstm算法 改进的思想是高光谱图像存在同物易谱和异物同谱现象，导致原始的光谱信息在反映地物类别上不够准确，因此通过结合像元的类别信息，定义一个误差损失函数，求解各像元与其他像元之间的表示系数，实现原始像元的重构，能够增强同类数据的协同性不同类数据的分离性。ID:17200664844394074 今天还是搬砖人 高光谱图像分类是一项关键的图像分析任
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2024-06-20 10:01:06
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本文是对 A survey of Transformer的提炼和总结。0 前言Transformer在人工智能领域取得了巨大的成功， 如NLP, CV, 音频处理等等。 针对Transformer的改进工作也层出不穷， 这些Transformer的变体大概可以分为3类：模型结构的优化， 预训练， 以及Transformer的应用。上图是总体的分类。 上图列出了每个分类里面的相关工作， 可以作为一份
作者丨nihate审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读 作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快。本文为作者上手编写的一套使用opencv部署YOLACT做实例分割的程序，程序包含C++和Python两种版本，附相关代码地址。YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可
参考文献【机器之心——使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络】1、LSTM简单介绍LSTM主要用于处理时间序列。在这里我们将一张图片的每一列或者每一行当成一个序列，这个序列是有一定的规律的，我们希望借助LSTM识别这种每一行的变化模式从而对数据集进行分类。2、关于MNIST数据集MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。我们可以根据以下内置功能从 TensorF
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2024-03-20 14:31:30
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作者 | Edwin Chen编译 | AI100第一次接触长短期记忆神经网络（LSTM）时，我惊呆了。原来，LSTM是神经网络的扩展，非常简单。深度学习在过去的几年里取得了许多惊人的成果，均与LSTM息息相关。因此，在本篇文章中我会用尽可能直观的方式为大家介绍LSTM——方便大家日后自己进行相关的探索。首先，请看下图：LSTM是不是很漂亮？
注意：
如果你对神经网络和LSTM很熟悉，
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2024-05-07 13:47:42
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提出了一个新颖的将GCN嵌入LSTM的端到端模型，用于动态网络链路预测。其中，LSTM作为主要框架用来学习动态网络时间快照的时间特征；GCN用来捕获节点的局部拓扑特征。动态网络链路预测可以根据历史信息预测给定网络未来的连接状态。例如，可以根据人们过去的行为、朋友甚至个人属性预测人们在社交网络的未来关系。在过去，通常将GCN层和LSTM层进行顺序的简单堆叠，而本文中，将GCN嵌入到LSTM，更好地将
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2024-04-03 11:54:44
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Transformer-Unet: Raw Image Processing with Unet本文提出了一种用于医学图像分析的基于Transformer和UNet的神经网络，Transformer直接处理原始图像而不是提取的特征图，性能优于Trans-Unet等网络。1简介医学图像分割在生物医学图像分析中占有重要地位，也引起了人们的广泛关注。良好的分割结果可以帮助医生进行判断，进一步改善患者体验
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2024-10-15 20:07:32
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文本分类是什么文本分类就是为文本分配一组预定义类别的过程，即根据文本内容将文本归为不同的类别，是自然语言处理(NLP)中的一项基本任务，具有广泛的应用，例如情感分析，垃圾邮件检测和新闻分类等。通常是用有监督学习的方法来做，其大致的过程如下图：文本的特征提取以及文本的标注质量和数量都是影响文本分类效果的因素，文本的长短不同可能会导致文本可抽取的特征上的略微差异，而在数据标注的质量和数量合适的前提下，
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2024-08-08 23:38:16
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LSTM是RNN的一种算法， 在序列分类中比较有用。常用于语音识别，文字处理（NLP）等领域。 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置。 本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用。用来给初步学习RNN的一个范例，便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下： 代码片段 ：&nb
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2023-06-14 21:18:58
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背景：在拿到的数据里，经常有分类型变量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别：男、女 颜色：红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分，而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。于是
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2024-07-25 20:28:34
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目录ZoomNet：用于3D对象检测的部分感知自适应缩放神经网络ForecastNet：一种用于多步超前时间序列预测的时变深度前馈神经网络结构形变的LSTM基于消息传递的知识图谱复杂问答基于深度学习的手绘草图阴影着色ZoomNet：用于3D对象检测的部分感知自适应缩放神经网络论文名称：ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for
四、ResNetResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。网络中的亮点：1) 超深的网络结构(突破1000层)2) 提
目录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、方差分析（ANOVA）5、卡方检验（Chi-square Test）6、灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗里德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量手动测量、自动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有用性客观时间、数量、错误
分布式TensorFlow——MNIST手写数字图像分类 文章目录分布式TensorFlow——MNIST手写数字图像分类 简介 项目设计 完整代码 在本节中，我们将讨论 TensorFlow 在分布式计算中的应用。 通俗来讲，分布式计算指的是使用超过一个
本文说明如何在MATLAB中使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用日语元音数据集。此示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示连续说出的两个日语元音的时间序列数据来识别说话者。训练数据包含九个说话者的时间序列数据。每个序列有12个特征，且长度不同
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2024-06-07 13:19:23
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1.预言EfficientNet(V2)来自2021年，出自Google之手。2.亮点引入Fused-MBConv模块引入渐进式学习策略（训练更快）2.1 Fused-MBConv模块2.2 渐进式学习前面提到过，训练图像的尺寸对训练模型的效率有很大的影响。所以在之前的一些工作中很多人尝试使用动态的图像尺寸（比如一开始用很小的图像尺寸，后面再增大）来加速网络的训练，但通常会导致Accu
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2024-06-04 12:24:58
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JS可以做很多事情，例如：使用JavaScript可以做很多事情，使网页更具互动性，并为网站用户提供更好、更令人兴奋的体验。JavaScript允许您创建一个活动的用户界面，当用户在页面之间导航时，该界面会反馈给用户。使用javascript确保用户在表单中输入有效信息，从而节省您的业务时间和开支。使用javascript，可以根据用户操作创建自定义的HTML页面。JavaScript还可以处理表
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2023-08-05 21:34:59
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在这篇文章中，我将探讨“Python GDBT可以做分类吗”这个问题，并通过详细的模块来解析相关的技术背景与实现过程。接下来，我们将从多角度切入，提供关于如何使用 GDBT (Gradient Boosting Decision Tree) 进行分类任务的深刻见解。
在AI和机器学习领域，GDBT是一种非常流行的方法，尤其在处理分类问题上表现优异。GDBT的核心原理是通过逐步调整模型来提升预测的
LSTM 的核心思想LSTM 的关键就是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。
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LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个 sigmoid 神经网络层和一个 pointwis
