从深度神经网络到高斯过程

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从深度神经网络到高斯过程

: 如何持续深度学习？看这份《DNN2GP：从深度神经网络到高斯过程》来自东京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan给了关于从深度神经网络到高斯过程的教程《DNN2GP: From Deep Networks to Gaussian Processes》，共有45页ppt，以及撰写了最新的论文，通过提出一种新的函数正则化方法来解决这...
评级：0 浏览量：468 收藏量：0 资源大小：16.98MB 上传时间：2020-05-15

: dnn2gp:近似推理将深度网络转变为高斯过程（dnn2gp） 从深度神经网络到高斯过程（dnn2gp）该存储库包含用于重现论文结果的代码近似推理将深度网络转变为高斯过程计算和可视化线性模型和GP复制模型选择实验结果可以在/results目录中轻松获得，并且可以通过运行来复制...
评级：0 浏览量：175 收藏量：0 资源大小：14.58MB 上传时间：2021-03-09

: DNNGP:深度神经网络高斯过程的Python实现 DNNGP 中Python的深度神经网络高斯过程的实现包含一个演示MNIST培训和评估的Jupyter笔记本。还添加了“近似”功能，可使用近似线性化内核。关于此的更多细节将在以后目前尚未针对速度进行优化，但更多用于实验。 ...
评级：1 浏览量：802 收藏量：1 资源大小：7KB 上传时间：2021-04-05

: 结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法.pdf 结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法本文提出了一种结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法，以解决视觉跟踪中的运动目标鲁棒性跟踪问题。该算法首先对初始图像进行归一化处理，并聚类提取目标信息，然后结合...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：2.19MB 上传时间：2021-09-26

: 基于深度卷积神经网络的频谱感知算法.pdf 基于深度卷积神经网络的频谱感知算法深度卷积神经网络（CNN）在频谱感知算法中的应用是近年来机器学习和认知无线电技术的热门研究方向。该算法的提出主要是为了解决频谱感知中的挑战性问题，即在实际环境中频谱...
评级：5 浏览量：118 收藏量：4 资源大小：3.43MB 上传时间：2021-09-25

: 基于神经网络的随机地震反演方法.pdf 这篇论文提出了基于神经网络的随机地震反演方法，通过对多组随机实现及其正演地震数据的计算，构建了基于序贯高斯模拟的训练集。这也为应用神经网络解决地球物理反问题，提供了一种有效建立训练集的方法。关键技术...
评级：0 浏览量：118 收藏量：0 资源大小：6.37MB 上传时间：2021-09-25

: 高斯核函数卷积神经网络跟踪算法.pdf 高斯核函数卷积神经网络跟踪算法是基于深度学习的跟踪算法，以解决深度学习跟踪算法训练样本缺少、训练费时、算法复杂度高等问题。该算法引入高斯核函数进行加速，提出一种无需训练的简化卷积神经网络跟踪算法。一...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：1.39MB 上传时间：2022-12-16

: 基于卷积神经网络的红外图像融合算法.pdf 该算法首先使用引导滤波和高斯滤波器组成的尺度感知边缘保护滤波器对输入的源图像进行多尺度分解，然后使用卷积神经网络对空间细节进行提取融合。实验结果表明，该算法可以较好地将特定尺度信息进行保留，并减小滤波...
评级：5 浏览量：98 收藏量：1 资源大小：1.19MB 上传时间：2021-09-26

: 基于神经网络的TDOA定位改进算法研究.pdf "基于神经网络的TDOA定位改进算法研究" 本文研究了基于神经网络的TDOA定位改进算法，以解决传统的Chan算法在非视距环境中的性能下降问题。该算法通过对非视距误差进行修正，使其具有更好的定位效果。仿真实验结果...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：277KB 上传时间：2021-09-27

: 基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析.pdf 结果表明，MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络（GA-BP），其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法（G-N）。此外，采用标量误差函数Ferr进行寻优，可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-09-25

: 基于图卷积神经网络的医保欺诈检测算法.pdf 实验结果表明，OCGVAE 模型的检测准确率达到 87.26%，相较于一类对抗神经网络（OCAN）、一类高斯过程（OCGP）、一类近邻（OCNN）、一类支持向量机（OCSVM）和半监督图卷积神经网络（Semi-GCN）算法，分别高出 16.1%...
评级：0 浏览量：101 收藏量：0 资源大小：2.27MB 上传时间：2021-09-25

: keras-gp:硬+高斯过程 Keras的高斯过程 KGP通过高斯过程（GP）层扩展了。它允许人们使用由Keras构建的网络构造的内核构建灵活的GP模型。模型的结构化部分（神经网络）在或上运行。 GP层使用基于库的自定义后端，并基于和构建。可以...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：60KB 上传时间：2021-05-01

: 一种面向深度神经网络的差分隐私保护算法.docx 在深度神经网络中应用差分隐私已经有了一些研究成果，例如 Abadi 等人提出 DP-SGD 算法、Xu 等人在生成对抗网络梯度添加全局梯度噪声、Phan 等人利用非均匀高斯机制计算噪声。本文提出一种新的噪声添加方式以实现...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：252KB 上传时间：2023-02-23

: 一种基于BP神经网络的指纹识别技术.pdf "一种基于BP神经网络的指纹识别技术" 本文总结了一种基于BP神经网络的指纹识别技术，旨在提高指纹识别的速度和准确性。该技术使用BP神经网络对指纹图像进行预处理、特征提取和识别，实现快速和高效的指纹识别。 BP...
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：2.76MB 上传时间：2021-09-26

: 利用RBF神经网络实现三角网格模型的孔洞修补.pdf 利用 RBF 神经网络实现三角网格模型的孔洞修补 RBF 神经网络是近几年来应用较多的一种神经网络模型。该网络构建简单、训练时间短、网络结构和参数调整方便，具有较好的局部逼近能力，且网络训练结果稳定。该文将 ...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：408KB 上传时间：2021-09-27

: 基于语谱图和神经网络的声纹识别研究.pdf 基于语谱图和神经网络的声纹识别研究本文研究基于语谱图和神经网络的声纹识别方法，以提高身份认证的安全性和效率。该方法基于卷积神经网络（CNN），结合语谱图和直方均衡增强算法对声纹识别特征进行学习和训练。 ...
评级：0 浏览量：87 收藏量：2 资源大小：378KB 上传时间：2021-09-25

: 基于小波变换与卷积神经网络的图像去噪算法.pdf 卷积神经网络是一种深度学习模型，能够学习图像特征并实现图像去噪。该模型通过对图像的卷积操作，能够学习图像的空间特征，并将其应用于图像去噪中。在该算法中，首先对图像进行小波变换，将其分解为高频和低频两...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：1.65MB 上传时间：2021-09-25

: 基于LM-BP神经网络的GDP预测模型及其应用.pdf 基于LM-BP神经网络的GDP预测模型及其应用本文讨论了基于Levenberg-Marquardt（LM）算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息，对高斯-牛顿法的优化，相对传统的负梯度法而言，其收敛...
评级：0 浏览量：167 收藏量：1 资源大小：302KB 上传时间：2021-09-27

: TSP-DNN:训练深度神经网络进行无线资源管理学习优化：训练用于无线资源管理的深度神经网络。 Python代码可重现我们在SPAWC 2017的DNN研究中的工作。 Demo.py包含了从数据生成，训练，测试到绘制10个用户IC盒的整个过程，即使该过程是在一个包含25000个样本...
评级：0 浏览量：192 收藏量：0 资源大小：3.69MB 上传时间：2021-05-23

: 基于小波变换和连续Hopfield神经网络的重叠峰解析策略.pdf 该方法能够将重叠峰分解为一系列高斯峰的叠加组合，并通过连续Hopfield神经网络技术求解误差函数的极小值点，进而得到谱图重叠峰的最终解析参数。五、应用前景本文提出的方法可以应用于化学谱图分析领域，用于...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：3.46MB 上传时间：2021-09-26

: 适用于侧信道分析的卷积神经网络结构的实验研究.pdf 在模板攻击中，模板的建立方式有多种，包括使用多元高斯分布、贝叶斯分类算法、支持向量机和神经网络等。神经网络是其中一种重要的模板建立方式，它可以通过多层感知器和卷积神经网络来建立模板。卷积神经网络...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：5.29MB 上传时间：2021-09-25

: 基于LM-BP神经网络的喷药飞行器轨迹跟踪方法研究.pdf 且采用LM-BP神经网络算法进行迭代学习，能够较快地使误差趋于零，提高了喷药过程中的控制输入。知识点： 1. LM-BP神经网络算法的特点和优势：LM-BP神经网络算法是一种改进的BP神经网络算法，采用Levenberg-...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：1.1MB 上传时间：2021-09-25

: 基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计.pdf 本文提出了一种基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的方法，通过实时修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差，以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新，而当模型误差较大时只进行过程更新。知识点五：仿真和实验...
评级：0 浏览量：74 收藏量：1 资源大小：962KB 上传时间：2021-09-26

: 卷积神经网络结合深度森林的无参考图像质量评价提出了一种新的卷积神经网络与深度回归森林结合的无参考图像质量评价方法。该方法对原始图像进行局部对比度归一化处理,采用卷积神经网络提取图像质量的判别特征,最后利用深度回归森林预测图像质量。该方法无须手工...
评级：0 浏览量：263 收藏量：2 资源大小：3.66MB 上传时间：2021-02-12

: 基于深度学习的抗噪声点云识别网络设计.pdf 深度学习技术是指一种基于人工神经网络的机器学习技术。深度学习技术广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。知识点八：多层感知机技术多层感知机技术是指一种基于多层神经网络的机器学习技术。多层...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：1.87MB 上传时间：2021-08-18

: 用于高光谱图像去噪的准递归神经网络 准递归神经网络的主要特点是可以学习到图像中复杂的模式和相关性，从而实现图像去噪的目的。在用于高光谱图像去噪的准递归神经网络中，作者提出了一个创新性的架构，该架构主要由以下几部分组成： 1. 领域知识...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：1.16MB 上传时间：2023-02-26

: 基于深度学习的实用HDPC码译码方法研究借助深度神经网络，通过对神经最小和译码信道输入向量和每轮迭代过程中节点更新信息进行非均匀间隔量化，动态调整Tanner图边的权重参数，改善消息传播效能.计算机仿真实验结果表明，本文提出的方法在对BCH码进行译码...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-05-06

: 基于MATLAB实现图像去噪算法.rar 基于MATLAB实现传统图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D）和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法。项目 1.1 项目的背景该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像...
评级：5 浏览量：216 收藏量：2 资源大小：79.44MB 上传时间：2022-01-17

: 基于MATLAB实现传统图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法源码+项目说明.zip 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。...
评级：5 浏览量：86 收藏量：2 资源大小：80.3MB 上传时间：2024-01-13

: 解析深度学习：语音识别实践 10 深度神经网络和混合高斯模型的融合144 10.1 在GMM-HMM 系统中使用由DNN 衍生的特征144 10.1.1 使用Tandem 和瓶颈特征的GMM-HMM 模型144 10.1.2 DNN-HMM 混合系统与采用深度特征的GMM-HMM 系统的比较147 10.2 ...
评级：0 浏览量：753 收藏量：4 资源大小：132.68MB 上传时间：2018-07-02

: TensorFlow2深度学习实战全书电子教案完整版课件.pptx 深度学习技术在语音识别领域中更是取得了突破性的进展，在 2009 年杰弗里 · 辛顿（Geoffrey Hinton）和邓力（Deng Li）将深度神经网络用于声学模型建模，用于替代高斯混合模型，使用了深度神经网络后，语音识别的词...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：27.1MB 上传时间：2022-05-02

: 基于深度学习的指静脉识别研究.pdf 在图像分类方面，本文采用基于 AlexNet 的深度神经网络对指静脉图像进行分类。AlexNet 是一种深度学习模型，在 ImageNet 大赛中表现优异。为了加快训练速度，本文还提出了一种改进方案，即改变卷积核大小和卷凝层的...
评级：0 浏览量：188 收藏量：0 资源大小：1.15MB 上传时间：2021-08-19

: matlab标准差公式代码-AI_Books:与人工智能，机器学习，深度学习和神经网络有关的书籍 matlab标准差公式代码人工智能与机器学习与深度学习与神经网络书籍与人工智能，机器学习，深度学习和神经网络有关的书籍有关AI和深度学习的在线书籍人工智能数学与人工智能深度学习 神经网络 张量流机器学习 ...
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: 基于机器学习+深度学习+bert方法的虚假新闻检测项目源码.zip 【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 ...#### 神经网络解决
评级：5 浏览量：333 收藏量：10 资源大小：163KB 上传时间：2024-01-12

: 深度学习在测井岩性识别中的应用.pdf 深度学习主要有三种方法：卷积神经网络、限制玻尔兹曼机、自动编码机。在这里我们主要使用的是受限玻尔兹曼机（RBM）。RBM是第一个由统计力学推导出来的多层学习机，机器的命名认可了神经网络的自身动力学行为和RBM...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：221KB 上传时间：2021-08-19

: 基于深度学习的室内场景识别的研究.pdf 该方法通过高斯金字塔和区域选择算法获取室内图像的多尺度显著区域信息，然后使用卷积神经网络对获取的显著区域进行特征学习，最后通过多层感知机对图像场景分类从而完成室内场景识别。关键技术点： 1. 深度学习...
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: 基于卷积神经网络的交通监控模糊图像复原技术.pdf 该方法使用深度卷积神经网络实现端到端的图像复原工作，不需要任何关于卷积核的先验知识。通过大量清晰图像和对应的人工生成的模糊图像的训练，卷积神经网络可以自动学习盲复原的内在规律。图像复原是指从模糊图像...
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: 基于MATLAB实现传统图像去噪算法和深度学习DnCNN模型图像去噪源码+项目说明.zip 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。...
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: NLP神经语言程序学基础知识 (c) 辨别器分类方法：包括支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）等本质上语音识别是从一个序列转换到另一个序列的过程，目前序列转换来讲主要有两个方向，一是CTC模型，二是Attention模型。二、自然语言理解：...
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: 深度强化学习系列（10）：NoisyNet-DQN原理及实现深度学习原理.pdf NoisyNet是一个神经网络，其权重和偏置会受到噪音的影响，ϵ greedyϵ greedy = 1一般的，如果将NoisyNet数学表示为（x表示输入，y表示输出，表示噪音参数），作者在此处将定义为：其中定义为是一组可学习参数向量的...
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: 机器学习自学过程.zip 「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式增长，广泛应用在很多的场景中。机器学习涵盖了许多不同的算法，用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法：监督学习算法：...
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: 基于深度学习的高噪声图像去噪算法.docx 因此，批量标准化（Batch normalization，BN）[15]的提出可以用来解决网络内部协变量转移，克服深度神经网络难以训练的缺陷，有效预防梯度弥散。本文将对称式扩充卷积残差网络图像去噪算法应用于解决高噪声环境下...
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: 基于深度学习的树莓派人脸与表情识别系统研究与设计.pdf 1. 人脸识别：采用深度神经网络，在Linux上安装TensorFlow、Keras、OpenCV等套件，采用HOG进行特征提取，进行试验后，确定了2层卷积层，2次pooling等参数。 2. 表情识别：使用深度卷积神经网络DCNN来提取表情特征，...
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: 通过深度图像先验恢复计算流体动力学中的数据结果表明，使用深度图像先验进行数据恢复比标准恢复技术更准确，例如高斯过程回归 (GPR)，也称为克里金法。针对两种典型流体流执行数据恢复：围绕圆柱体的层流和均质各向同性湍流。对于圆柱体周围层流的数据恢复...
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: 基于GPR和深度强化学习的分层人机协作控制.docx 文献[17]利用高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)拟合包含人在内的球杆系统的前向传播模型，并利用基于模型的 RL 算法设计次优控制律，极大地提升了对数据的利用率。文献[18]使用卷积神经网络学习人在...
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: 音视频-编解码-虹膜图像预处理与特征提取算法研究.pdf 同时，在边缘提取方面，引入并行结构的脉冲神经网络，若将此方法移植至并行处理器GPU上，定位速度明显得到提升。然后用纹理分析的方法对双极性归一化以及增强之后的虹膜图像进行特征提取。本文采用的是基于多通道2D-...
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: 机器学习笔记：我不断更新的机器学习，概率模型和深度学习笔记和演示（超过2000张幻灯片）我不间断更新的... 神经网络的详细推导为（1）使用中心极限定理的高斯过程（2）神经正切核（NTK）（1）使用中心极限定理详细推导神经网络作为高斯过程（2）神经正切核神经正切核（NTK）讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程...
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