深度学习从入门到精通——基于深度学习的地震数据去噪处理

传统机器学习SVM,boosting,bahhing,knn深度学习CNN(典型),GAN地震应用方向叠前地震数据随机噪声去除,实现噪声分离![didi](https://img-blog.csdnimg.cn/869c3c24ed424fb283928c14bb3d48ec.png)面波去噪面波作

自己动手做chatGPT:向量的概念和相关操作

介绍深度学习算法中最基本单元向量,为开发chatGPT模型大小基础

在 AI 上训练 AI:ChatGPT 上训练另一种机器学习模型

在 AI 上训练 AI:ChatGPT 上训练另一种机器学习模型

MATLAB环境下基于振动信号的轴承状态监测和故障诊断

基于现代信号处理的轴承状态监测和故障诊断。本文主要讲解如何从滚动轴承的振动信号中提取特征、进行状态监测和故障诊断。

LDA(线性判别分析(普通法))详解 —— matlab

前言正题1.LDA的思想2. 瑞利商(Rayleigh quotient)与广义瑞利商(genralized Rayleigh quotient)3. 二类LDA原理4.多类LDA原理5.LDA算法流程二类LDA matlab举例:1.读取数据集2.分离数据集3.求解w4.输出降维后的数据集

提示学习Prompt介绍

关于提示学习的简单介绍

【联邦学习】联邦学习算法分类总结

联邦学习算法总结,从不同的角度对联邦学习方法进行分类。

【机器学习笔记】【随机森林】【乳腺癌数据上的调参】

调整完毕,总结出模型的最佳参数score提升效果#调参后的参数减去调参前的参数在整个调参过程之中,我们首先调整了n_estimators(无论如何都请先走这一步),然后调整max_depth,通过max_depth产生的结果,来判断模型位于复杂度-泛化误差图像的哪一边,从而选择我们应该调整的参数和调

深度了解一下python就业发展及薪资待遇

对于程序员而言,了解编程语言的发展趋势,有助于个人职业成长;而对于想要入行IT的新人而言,最大的疑惑大多来自于不知道该选择哪门编程语言发展前景更好!

深度学习知识点简单概述【更新中】

人工神经网络(英语:Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN)或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型,用于对函数进行估计或近似。ps:和其他机器学习方法一样,神经网络已经被用于

GHostNet网络最通俗易懂的解读【不接受反驳】

如下图所示,是由ResNet-50中的第一个残差块生成的某些中间特征图的可视化。从图中我们可以看出,这里面有很多特征图是具有高度相似性的(在图中分别用不同的颜色示意),换句话说,**就是存在许多的冗余特征图。,即每组的channel数量为1),尽管形式上两者有比较大的差别:分组卷积只进行一次卷积操作

python中“pyemd库”的安装

参考:https://github.com/laszukdawid/PyEMD1.InstallationRecommendedSimply download this directory either directly from GitHub, or using command line:在tem

深度学习面试基础--BN层

深度学习中BN层的相关介绍

协同过滤算法

目录协同过滤算法相似度的计算方式杰卡德(Jaccard)相似系数杰卡德相似系数杰卡德距离余弦相似度皮尔逊相关系数其他UserCF基于用户的协同过滤算法思想举例说明计算Alice与其他用户的相似度(以余弦相似度为例)根据相似度用户计算出Alice对物品5的最终得分根据用户评分对用户进行推荐缺点数据稀疏

【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT带我入门深度学习

跟着ChatGPT学深度学习第一弹,入门深度学习。本次ChatGPT老师共教我三个知识点,分别是深度学习基础、深度学习的学习资源和深度学习需要掌握的技能和知识。最后,ChatGPT老师还贴心地给深度学习新手和老手总结了一些学习建议。

Python - matplotlib - 决策曲线分析(Decision Curve Analysis)

Python绘制临床预测模型决策曲线,幼儿园级教程!有手就会!

AI实现艺术品自动生成?太牛了

什么是AI艺术家?本文介绍了AI艺术家的基本原理以及使用流程,为艺术创作带来新的概念,希望能得到大家的鼓励支持!

信息熵是什么

信息熵是什么通过前两节的学习,我们对于决策树算法有了大体的认识,本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”,这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。信息熵这一概念由克劳德·香农于1948 年提出。香农是美国著名的数学家、信息论创始人,他提出的“信息熵”的概念,为信息论和数字通信奠定了基

语义分割之SegFormer分享

今年可以说是分割算法爆发的一年,首先Vit通过引入transform将ADE20K mIOU精度第一次刷到50%,超过了之前HRnet+OCR效果,然后再是Swin屠榜各大视觉任务,在分类,语义分割和实例分割都做到了SOTA,斩获ICCV2021的bset paper,然后Segformer有凭借对

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈