机器学习 - 神经网络分类
什么叫做分类问题？ A classification problem involves predicting whether something is one thing or another. 做 classification problem 步骤： Architecture of a classification neural networkGetting binary classificati...
机器学习的概念、步骤、分类和实践
作为资深人工智能专家，对机器学习有着深入的研究和实践经验。以下是对机器学习概念、步骤、分类和实践的逐步分析： 一、机器学习概念 机器学习是人工智能的一个子集，它让计算机从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析和处理大量数据，自动发现模式、规律和关系，并据此做出预测或决策。这种能力使得机器学习在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。 二、机器...
信号处理--使用EEGNet进行BCI脑电信号的分类
(1, 1, 120, 64)).cuda(0)))criterion = nn.BCELoss()optimizer = optim.Adam(net.parameters()) 评估模型分类的相关指标 def evaluate(model, X, Y, params = ["acc"]): results = [] batch_size = 100 predicted = [] for ...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习...
信号处理--基于FBCSP滤波方法的运动想象分类
间滤波器区分，然后实现运动想象的数据中的脑电信号的区分。然而，空间滤波器性能的好坏主要取决于其工作频带。如果脑电信号没有经过滤波或者滤波的频带范围不合适，都会导致经过CSP空间滤波器提取的特征，在后续分类任务中，有一个比较差的表现。因此，在使用CSP算法时候，我们常常需要选择一个比较大的信号频带或者是根据被试挑选一个比较好的频带的频带范围。这个导致了阻碍了CSP方法的广泛应用。为了解决这样的问题，滤波...
【毕业设计】基于融合BERT模型的短文本分类算法
选题指导: 最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总 大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是 🎯基于融合BERT模型的短文本分类算法 设计思路 一、课题背景与意义 在当今信息爆炸的时代，短文本数据的快速增长给信息处理和文本分类带来了挑战。短文本分类是自然语言处理领域的重要任务，具有广泛的应用场景，如社交媒体分析...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习...
探索数据库的世界：分类、作用与特点
之一，它是一种组织、存储、管理和检索数据的系统。数据库在各个领域都有着广泛的应用，如企业、政府、医疗、金融等，它可以帮助企业和组织高效地管理和分析数据，从而做出更好的决策。本文将介绍数据库的基本概念、分类、作用和特点。 一、数据库的基本概念 1. 数据的定义 数据是指用于表示客观事物属性的信息，它可以是文字、数字、图片、音频、视频等多种形式。数据是人类社会发展和进步的重要资源，被称为新时代的石油。 2...
基于PyTorch的视频分类实战
1、数据集下载 官方链接：https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#Downloads 百度网盘连接： https://pan.baidu.com/s/1sSn--u_oLvTDjH-BgOAv_Q?pwd=xsri 提取码: xsri 官方链接有详细的数据集介绍，下载的...
工程信号的去噪和（分类、回归和时序）预测
🚀【信号去噪及预测论文代码指导】🚀 还为小论文没有思路烦恼么？本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号（回归、时序和分类）预测算法，致力于为您提供最精确、高效的数据处理解决方案。 🔍 基于信号模态分解去噪算法 🔍 精准去除噪声：通过高级算法精准分离并去除数据中的噪声，保留最纯净的信号，让数据分析更加准确。 广泛应用：适用于金融市场分析、医疗信号...