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cnn卷积前后推导
cnn卷积前后推导
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以图形加文字形式详细介绍卷积神经网络的工作过程，对于学习卷积神经网络很有帮助
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Deep Learning：CNN卷积神经网络推导和实现
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这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。
卷积神经网络CNN理论推导-推导公式清楚明了
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卷积神经网络CNN理论推导
Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 - zouxy09的专栏 - 博客频道 - CSDN1
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CNN公式推导.pdf
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CNN卷积神经网络公司推导，很适合入门学习者了解公式。
深度学习之--CNN卷积神经网络__整理版.docx
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前段时间学习了BP网络和CNN网络，做了一些笔记，整理了相关公式推导，以及一些扩展，算是比较全面的深度学习入门资料啦~
零基础深度学习
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Deep Learning训练过程、CNN卷积神经网络推导和实现、CNN反向求导及练习、CNN卷积神经网络深度解析、CNN卷积神经网络文字识别系统
卷积神经网络反向传播理论推导
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本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的...
卷积神经网络的数学推导
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本文假设读者比较熟悉神经网络的相关知识，特别是反向传播算法的过程，从数学推导的角度来理解 CNN 的内部原理。
卷积神经网络学习必备
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卷积神经网络经典结构，yannlecun的LeNet与Alex的AlexNet、以及网络中公式的推导证明，绝对是学习卷积神经网络的必备，一起学习，加油！
用卷积滤波器matlab代码-CNN-paper2:深度学习卷积神经网络教程：图像识别，目标检测，语义分割，实例分割，人脸识别，神经风格转换，
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关于CNN的基础知识及相关理论推导可以参考： 目录 ResNet Google Inception DensenNet SENet and ResNeXt R-CNN, Selective Search, SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SSD系列 Mask ...
GCN推导
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由于图是不规则化的非欧式结构数据，而CNN是在欧式数据（如图片、语音等）上进行卷积，如何在不规则的图上定义卷积？我们从卷积定理入手。 卷积定理 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅立叶变换的乘积 这个定理...
深度卷积神经网络特征提取的数学理论
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深度卷积神经网络特征提取的数学理论 . pdf
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CNN卷积神经网络算法的实现，模型为简化版的LeNet，应用于MNIST数据集（手写数字），来自于DeepLearning.net上的一个教程，基于python+theano 多层感知机算法的实现，代码实现了最简单的三层感知机，并应用于MNIST...
Adversarial-Attack
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PoC通过针对CNN（卷积神经网络）模型的对抗性攻击来推导识别域中的错误 作者：郑德贤 状态：完成 核心目标 使用CNN模型中的先前学习的数据（ 이미지넷 ）构建图像分类模型（完整） 通过对抗性攻击代码推导CNN模型的...
反向传播算法推导—全连接神经网络
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刮板输送机飘链故障诊断技术研究
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针对刮板输送机在其弯曲区段容易发生的飘链问题,提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的声音信号识别模型,该模型以经过PCA白化处理的综采工作面设备声音运行声音的声谱图为输入,由深度CNN网络提取声音信号的特征,...
Python-机器学习 课程
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通过人工神经网络进行模式学习以进行金融市场预测-研究论文
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）
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里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可
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