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基于BP神经网络结合自适应带宽核函数密度估计区间预测。BP-ABKDE区间概率预测,BP神经网络核密度估计下置信区间预测。区间预测(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW,CRPS,CW
清空环境变量 warning off 关闭报警信息 close all 关闭开启的图窗 clear 清空变量 clc 清空命令行 res xlsread 数据集 xlsx num size 0 8 训练集占数据集比例 dataran 0 不
神经网络
机器学习
深度学习
【EI会议征稿】第四届环境资源与能源工程国际学术会议(ICEREE 2024)
第四届环境资源与能源工程国际学术会议 ICEREE 2024 2024 4th International Conference on Environment Resources and Energy Engineering ICEREE
学术会议
大数据
人工智能
深度学习
能源
机器学习 项目结构 数据预测 实验报告
需求 我经过处理得到了测试值 然后进一步得到预测和真实值的比较 然后再把之前的所有相关的参数 评估指标 预测值 比较结果都存入excel 另外我还打算做测试报告模板 包括敏感性分析等 您建议我这些功能如何封装这些功能 哪些功能放到一个文件中
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习 项目结构
需求 我的项目文件夹下有许多文件 我想把我的项目单独放到一个文件夹 我的封装的模块放到一个一个文件夹方便管理 我该怎么做 这样做之后 主程序调用子模块需要在接口函数中调整路径吧 解决 将项目单独放到一个文件夹并将封装的模块放到另一个文件夹是
深度学习
人工智能
Kyligence 发布数据和分析领域垂直大模型司南(Compass)
12 月 19 日 跬智信息 Kyligence 正式发布 数据和分析领域垂直大模型司南 Compass 以下简称 司南大模型 基于多年数据和分析领域的实践积累和全行业指标洞察的海量语料 Kyligence 司南大模型已具备 自然语言对话分
人工智能
大数据
深度学习
大模型
司南大模型
基于改进RoI Transformer的遥感图像多尺度旋转目标检测
源自 应用光学 作者 刘敏豪 王堃 金睿蛟 卢天 李璋 人工智能技术与咨询 发布 摘 要 旋转目标检测是遥感图像处理领域中的重要任务 其存在的目标尺度变化大和目标方向任意等问题给自动目标检测带来了挑战 针对上述问题 提出了一种改进的RoI
Transformer
目标检测
深度学习
【论文阅读笔记】BTS-ST: Swin transformer network for segmentation and classification of multimodality breast
Iqbal A Sharif M BTS ST Swin transformer network for segmentation and classification of multimodality breast cancer imag
MRI分割
深度学习
论文阅读
笔记
Transformer
比 style gan 更好的 style gan2
上一篇博客介绍了 style gan 原理 但是 style gan 的结果会有水珠伪影 作者实验后发现是 Adain 导致的 AdaIN对每一个feature map的通道进行归一化 这样可能破坏掉feature之间的信息 当然实验证明发
深度学习
生成对抗网络
torch.rand()和torch.randn()的区别
torch rand 和 torch randn 是 PyTorch 中用于生成张量的两个函数 它们之间的主要区别在于生成张量元素的方式不同 1 torch rand torch rand 用于生成元素值在 0 1 之间均匀分布的随机张量
深度学习
Pytorch
人工智能
讲解光流估计 liteflownet3
目录 讲解光流估计 LiteFlowNet3 什么是 LiteFlowNet3 模型架构 训练与优化 应用与展望 结论 讲解光流估计 LiteFlowNet3 光流估计是计算机视觉领域的重要任务 其可以估计图像序列中每个像素的运动矢量 光流
深度学习
神经网络
计算机视觉
YoloV8改进策略:ASF-YOLO,结合了空间和尺度特征在小目标和密集目标场景有效涨点
摘要 本文提出了一种新型的Attentional Scale Sequence Fusion based You Only Look Once YOLO 框架 ASF YOLO 该框架结合了空间和尺度特征 以实现准确且快速的细胞实例分割 该
Yolo系列小目标改进与实战
YoloV8最新改进手册高阶篇
YOLO
深度学习
人工智能
机器学习笔记 - 用于时间序列分析的深度学习技术
一 简述 过去 时间序列分析采用自回归综合移动平均线等传统统计方法 然而 随着深度学习的出现 研究人员探索了各种神经网络架构来建模和预测时间序列数据 深度学习技术 例如 LSTM 长短期记忆 卷积神经网络和自动编码器 已经在时间序列预测 异
深度学习从入门到精通
深度学习
人工智能
时间序列
时间序列分析
将yolo格式转化为voc格式:txt转xml(亲测有效)
1 文件目录如下所示 对以上目录的解释 1 dataset下面的image文件夹 里面装的是数据集的原图片 2 dataset下面的label文件夹 里面装的是图片对应得yolo格式标签 3 dataset下面的Annotations文件夹
YOLO
xml
python
计算机视觉
深度学习
【计算机图形学】PointNet文章的简单理解与运用,点云特征提取
PointNet论文原文 PointNet Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet官方代码是使用tensorflow实现的 Po
计算机图形学
几何学
深度学习
什么是深度学习的无监督学习与有监督学习
无监督学习 深度学习中的无监督学习方法是一种训练算法 它在没有标注输出的情况下从输入数据中学习模式和特征 这种方法的核心是探索和理解数据的内在结构和分布 而不是通过已知的输出来指导学习过程 无监督学习在深度学习领域有许多不同的形式和应用 以
Slam
computer vision
深度学习
学习
人工智能
深度学习14—注意力机制与自注意力机制
注 以下均为个人学习笔记 发布只为方便学习阅读 若觉侵权 请联系删除 1 李沐老师课堂学习理解笔记 1 1 随意线索和不随意线索 1 2 注意力机制 通过注意力池化层来有偏向性的选择某些输入 1 3 注意力池化层 1 3 1 非参数化注意力
深度学习
人工智能
读论文:(Style GAN)A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
2018年NVIDIA首次使用ProGAN应对这一挑战时 研究人员都无法生成高质量的大图像 如 1024 1024 ProGAN的关键创新点是渐进式训练 它首先使用非常低分辨率的图像 如 4 4 开始训练生成器和识别器 并且每次都增加一个更
深度学习
文献阅读
生成对抗网络
人工智能
论文阅读:DSformer:A Double Sampling Transformer for Multivariate Time Series Long-term Prediction
DSformer A Double Sampling Transformer for Multivariate Time Series Long term Prediction 一篇发表在CIKM 2023上的基于transformer的时
论文笔记
论文阅读
Transformer
深度学习
深度学习中的KL散度
1 KL散度概述 KL散度 Kullback Leibler Divergence 也称为相对熵 是信息论中的一个概念 用于衡量两个概率分布间的差异 它起源于统计学家Kullback和Leibler的工作 它的本质是衡量在用一个分布来近似另
人工智能初探
深度学习
人工智能
一文图解 Transformer,小白也看得懂(完整版)
原作者 Jay Alammar 原链接 https jalammar github io illustrated transformer 1 导语 谷歌推出的 BERT 模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果 引爆了整个NLP界 而BER
学习笔记
Transformer
深度学习
人工智能
语言模型
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