基于卷积神经网络的图像去噪
目录 背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 基于卷积神经网络的图像去噪 完整代码:基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图...
Pointnet++改进卷积系列:全网首发SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 ...
神经网络:卷积神经网络中的BatchNorm
用 对于不好的权重初始化有更高的鲁棒性,仍然能得到较好的效果。能更好的避免过拟合。解决梯度消失/爆炸问题,BN防止了前向传播的时候数值过大或者过小,这样就能让反向传播时梯度处于一个较好的区间内。 二、卷积神经网络中的BN 1.前向传播 def spatial_batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_param): """利用普通神经网络的BN来实现卷积神经网络的BN ...
YOLOv5改进 | 一文汇总:如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
一、本文介绍 本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块,从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方,不能每篇文章都去讲解一遍如何修改,就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程,大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码,从这篇文章学会如何去添加到你的模型结...
YOLOv7独家原创改进:大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets,稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文
💡💡💡本文独家改进:大的卷积核设计成为使卷积神经网络(CNNs)再次强大的理想解决方案,Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果,创新十足实现涨点,助力YOLOv8 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点 收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/c...
【机器学习】卷积和反向传播
一、说明 自从 AlexNet 在 2012 年赢得 ImageNet 竞赛以来,卷积神经网络 (CNN) 就变得无处不在。从不起眼的 LeNet 到 ResNets 再到 DenseNets,CNN 无处不在。 您是否想知道 CNN 的反向传播中会发生什么,特别是反向传播在 CNN 中的工作原理。如果您读过反向传播,您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实...
BatchNorm介绍:卷积神经网络中的BN
用 对于不好的权重初始化有更高的鲁棒性,仍然能得到较好的效果。能更好的避免过拟合。解决梯度消失/爆炸问题,BN防止了前向传播的时候数值过大或者过小,这样就能让反向传播时梯度处于一个较好的区间内。 二、卷积神经网络中的BN 1.前向传播 def spatial_batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_param): """利用普通神经网络的BN来实现卷积神经网络的BN ...
BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
用 对于不好的权重初始化有更高的鲁棒性,仍然能得到较好的效果。能更好的避免过拟合。解决梯度消失/爆炸问题,BN防止了前向传播的时候数值过大或者过小,这样就能让反向传播时梯度处于一个较好的区间内。 二、卷积神经网络中的BN 1.前向传播 def spatial_batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_param): """利用普通神经网络的BN来实现卷积神经网络的BN ...
【GWO-TCN-Multihead-Attention预测】基于灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制实现电力负荷预测附matlab代码
🔥 内容介绍 摘要 电力负荷预测在电力系统运行中至关重要,准确的预测结果可以帮助电力公司优化发电计划、提高电网稳定性。时间卷积网络(TCN)是一种强大的深度学习模型,已被广泛应用于时序数据预测任务中。然而,TCN模型的预测精度可能会受到超参数设置的影响。为了解决这个问题,本文提出了一种基于灰狼算法(GWO)优化TCN模型的电力负荷预测方法。此外,还将多头注意力机制集成到TCN模型中,以增强模型对长期...
Pointnet++改进卷积系列:全网首发ODConv2全维动态卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入ODConv2全维动态卷积,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三...