知乎@金柔Baseline就是参照物，可以是最基础的模型，业界的普遍做法或者你要去pk的对手玩法。选取什么作Baseline那就看你的目的咯知乎@walle在CVPR2016的best paper, 也就是何凯明的Deep Residual Learning for Image Recognition一文中，对于34层残差卷积神经网络和34层普通卷积神经网络，做了对比，在对比中普通CNN被称为pl
转载
2023-10-22 10:03:29
176阅读
LabVIEW的工具包以及模块安装由于具有不同的安装方式，在此记录一下自己之前踩过的种种坑以及安装步骤。首先需要强调的是LabVIEW的模块（module）与工具包（toolkits）是不一样的，模块是会调用更多的电脑资源，实现的功能也会更加强大，且安装完成后往往会需要重新启动电脑。一、工具包安装1. 通过VI Package Manager安装可以通过VI Package Manager安装（例
转载
2024-02-03 23:31:37
689阅读
神经网络在图像识别中的应用摘要：随着大数据时代的快速发展，图像识别技术的重要性与日俱增，大量的数据集和强大的服务器计算能力，更是如虎添翼，相比传统的图像分类方法已经无法满足用户对于对图像分类灵活性和速度上的要求，甚至在复杂环境下，传统算法在进行图像分类识别的时候暴露出高复杂度，低鲁棒性的劣势。基于卷积神经网络( Convolution Neural Network，CNN) 的图像分类方法，冲破了
转载
2023-11-04 18:37:21
130阅读
文章目录前言一、LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX)简介二、安装前的准备工作三、LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX）下载四、LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX）的安装1.CPU用户2.GPU用户（CUDA、TensorRT加速）总结 前言今天我们一起来看一下如何安装【LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX)】。一、LabVIEW开放神经网络交互工具包（
转载
2023-08-21 22:17:03
302阅读
使用Markdown语法，标识出代码如下：
# 实现LabVIEW神经网络
## 整体流程
使用LabVIEW实现神经网络的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理
2. 网络搭建
3. 网络训练
4. 网络测试
5. 结果评估
下面我将逐步介绍每个步骤的具体实现方法。
## 1. 数据预处理
在实现神经网络之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据的归一化、特征提取等操作。代码示
原创
2024-01-17 09:14:06
205阅读
博客写作背景----项目中解决的问题最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。下面是我最近写程序的一些知识，进行了部分的整理，发出来和大家一起分享，也方便我以后查找自己的编程过程。编程知识点–处理算法–做题思路拟仪器技术出现后，计算机更快速、更深入地被引入到各个测量领域中。当人们利用传感器和数
转载
2024-04-17 07:46:28
83阅读
博客写作背景----项目中解决的问题最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。为啥用labview呢，因为LabVIEW是美国国家仪器公司（NI）的创新软件产品，其全称是实验室虚拟仪器工程平台（Laboratory Virtual Instrument Engineering Wo
转载
2024-04-26 17:58:08
44阅读
2.7学习向量量化神经网络模型与学习算法 2.7.1 LVQ神经网络结构 学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络，属于前向有监督神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的的应用 由芬兰学者Teuvo Kohonen提出 LVQ神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层与隐含层间为完全连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和
转载
2023-11-02 11:06:18
56阅读
第一个神经网络示例——使用 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签（label）。将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到 10 个类别 中（0~9）。使用 MNIST 数据集，这个数据集包含 60000 张训练图像和10000 张测试图像
转载
2023-10-17 20:43:21
140阅读
神经网络在图像识别中的应用摘要：随着大数据时代的快速发展，图像识别技术的重要性与日俱增，大量的数据集和强大的服务器计算能力，更是如虎添翼，相比传统的图像分类方法已经无法满足用户对于对图像分类灵活性和速度上的要求，甚至在复杂环境下，传统算法在进行图像分类识别的时候暴露出高复杂度，低鲁棒性的劣势。基于卷积神经网络( Convolution Neural Network，CNN) 的图像分类方法，冲破了
转载
2024-01-18 21:50:15
41阅读
# LabVIEW深度神经网络简介
## 前言
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种机器学习算法，具有多层神经网络结构。LabVIEW作为一种流程化编程语言，提供了强大的图形化界面和丰富的函数库，方便用户进行快速开发和调试。本文将介绍如何使用LabVIEW实现深度神经网络，并给出相关代码示例。
## LabVIEW深度神经网络
LabVIEW提供了一系列的机
原创
2023-12-10 09:18:55
223阅读
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）Matlab简单实现前言简单了解反向传播（Backwarod Propagation）机制（链式法则）实例分析前向传播（FeedForward Propagation）反向传播（Backward Propagation）/ 误差逆传播（一）：求解损失/误差相对于每个神经元的梯度（二）：求解损失/误差相对于每个权值的梯度
转载
2024-01-24 11:22:45
178阅读
最近一个月的时间没有更博，跟随老师出差谈项目了。前段时间学习了电机的智能控制，这次把设计好的基于BP神经网络PID控制器应用于双闭环直流调速系统。双闭环直流调速系统的动态数学模型如下图所示： 外环为转速环，内环为电流环。本次转速调节器采用基于BP神经网络PID控制器，其参数由神经网络自学习调整得到，从而克服系统运行过程中各种不利因素对
转载
2023-10-05 11:39:25
213阅读
卷积神经网络和深度学习1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的卷积运算3.卷积神经网络中的关键技术 BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP神经网络由于参数众多，需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。难以提取空间特征：对于图像
转载
2023-11-09 07:05:33
120阅读
实现深度神经网络在LabVIEW的步骤如下：
1. 数据准备：首先，你需要准备好训练数据和测试数据。确保数据已经被标记，并且数据格式符合神经网络的需求。
2. 网络架构设计：接下来，你需要确定神经网络的结构。包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量，以及每层的激活函数。在LabVIEW中，可以使用神经网络工具包来创建网络架构。
3. 网络训练：使用训练数据来训练神经网络。在LabVIEW中，可以
原创
2024-01-13 08:16:43
190阅读
作者：
T0D00 labview固然强大，但是有些功能实现起来也是比较麻烦的。我们想使用其他语言或者平台下的现成的程序，怎么办呢? 可以通过下面的集中办法来实现： 1、调用公式节点functions- All fuctions-structures 2、调用C语言代码（
临近期末考试，上了三十二个学时的虚拟仪器项目实战课程，最后做了一个大作业，题目自定。感觉我做的还有点意思，分享一下，可以到下载源文件。我使用的Labview2013。这是一个使用Labview做的水位水温控制模拟系统，我Labview学的也不深，除了用一些基本的模块就没接触过其他的了。Labview里边的现实仪器也不算很多，最有特点的两个就是温度计和液罐了，看到这两个东西，第一反应就是做自动化控制
转载
2023-11-20 23:44:12
0阅读
最近准备数学建模，了解了一下BP神经网络，照着书写了一边代码，算作是搬运工吧，希望可以帮大家节约代码的时间。此外，加上一些个人理解，希望大家可以快速上手BP神经网络，并直接在代码上面进行简单的修改与套用。下面是一道拟合白噪声的正弦样本的数据题。%%%%%%%%%%%%%%%%运用BP网络拟合白噪声的正弦样本数据%%%%%%%%%%%%%%%
clear;
close all;
clc;
%%%%%
转载
2023-06-17 17:46:52
275阅读
模糊神经网络的介绍简单介绍人工神经网络和模糊神经网络其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少人工神经网络是深度学习吗。但缺点是它不能处理和描述模糊信息，不能很好利用已有的经验知识，特别是学习及问题的求解具有黑箱特性，其工作不具有可解释性，同时它对样本的要求较高;模糊系统相对于神经网络而言，具有推理过程容
转载
2023-08-04 15:37:12
117阅读
LDGCN: Linked Dynamic Graph CNN Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features南方科技大学 代码链接https://github.com/KuangenZhang/ldgcnn本文是基于DGCNN和PointNet进行改进之后的工作，主要是用于点云特征提取任务，可以很方便的扩展到点云分类和点云分割任务
转载
2024-01-17 08:13:44
82阅读
