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...

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...

【第六章】简单网络实现手写数字分类-编程实现

7: 9528 / 10000Epoch 28: 9542 / 10000Epoch 29: 9534 / 10000 也就是说,经过训练的网络在其峰值(“Epoch 28”)达到了约 95% 的分类率 - 95.42%!作为第一次尝试,这是相当令人鼓舞的。然而,我应该警告您,如果您运行代码,您的结果不一定会和我的完全相同,因为我们将使用(不同的)随机权重和偏置来初始化我们的网络。为了在本章中生成...

ASP.NET-框架分类与详解

一、ASP.NET框架概述 ASP.NET是由微软公司推出的一种基于.NET框架的服务器端Web应用程序开发技术。它提供了丰富的工具和框架,用于开发各种规模的Web应用程序和服务。ASP.NET具有高度的灵活性和可扩展性,适用于不同规模和复杂度的项目。 在ASP.NET的生态系统中,有许多不同的框架和工具可供开发人员选择,以满足不同的需求和开发场景。这些框架包括了ASP.NET Web Forms、...

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...

【第四章】简单网络实现手写数字分类-网络架构

个图像包含一个单独的数字。例如,我们希望分解图像为六个独立的图像 我们人类可以轻松解决这个分割问题,但对于计算机程序来说,正确地分割图像是具有挑战性的。一旦图像被分割,程序接着需要对每个单独的数字进行分类。因此,举例来说,我们希望我们的程序能够识别上述的第一个数字。 这个是数字5 我们将专注于编写一个程序来解决第二个问题,即对单个数字进行分类。我们之所以这样做,是因为事实证明,一旦你有了一个良好的分类...

【PyTorch】进阶学习:探索BCEWithLogitsLoss的正确使用---二元分类问题中的logits与标签形状问题

【PyTorch】进阶学习:探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题 🌵文章目录🌵 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss💡 二、logits与标签的形状匹配问题🔧 三、解决形状匹配问题的策略🔍 四、常见问题与解决方案🤝 五、期待与你共同进步🚀 结尾💡 关键词 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss   在深度学...

​GEE土地分类——适用sentinel-2数据进行春夏秋冬季节的土地分类(利用蒸散发数据来筛选出农作物区域)

简介 利用Sentinel-2数据进行不同时间段的土地分类是一项重要的遥感应用。Sentinel-2是欧空局(ESA)开发的一组地球观测卫星,可以提供高空间分辨率(10米-60米)和中等时间分辨率(5天-10天)的多光谱影像,适用于土地覆盖分类和变化检测等应用。这里将会适用MODIS蒸散发数据确定蒸散发区域,对每个月的等数据集进行掩码,以确定像素在哪些地方主要跨越耕地植被。 由于耕种分类 = 1,所有...

信号处理--基于gumbel-softmax方法实现运动想象分类的通道选择

连续松弛来学习最佳的单热权重向量来选择输入通道,而不是线性组合它们。 亮点 使用Gumbel-softmax方法对多通道脑电数据进行单通道选择(非多通道线性加权) 使用多尺度滤波卷积网络实现运动想象4分类。 环境配置 PyTorch 0.3.1, CUDA 9.1 数据 High-Gamma Dataset 方法 多尺度滤波卷积网络主要代码: class MSFBCNN(nn.Module): def...
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2024-03-29 18:01:44 1711706504