視頻詳解CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與MATLAB程序識別數(shù)字人臉和英文字母 
(238分鐘)4、CNN4_1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基本思想及其應用領域（10分鐘）第三章? 圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果(88分鐘)29、CNN8_4灰度圖像用程序實現(xiàn)卷積效果（6分鐘，有程序，網(wǎng)絡上免費試看）第四章? 識別合成數(shù)字用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法與MATLAB自帶函數(shù)程序(243分鐘)34、CNN9-1合成數(shù)字數(shù)據(jù)庫說明及求解問題目的（9分鐘，有程序）第五章?
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鄭一 ??? 8年前
基于MATLAB的圖像處理與圓弧擬合技術 
通過MATLAB的圖形界面，我們可以直接看到原圖、邊緣檢測結果、圓弧邊緣檢測以及最小二乘法擬合圓的直觀展示。 圖3 圓弧擬合結果結論本技術展示了MATLAB在圖像處理和圓弧擬合方面的高效性和準確性。通過結合Canny邊緣檢測和最小二乘法擬合圓，我們能夠對圖像中的圓弧部分進行精確的測量和分析。
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320科技工作室 ??? 9月前
基于MATLAB的PMSM電機外特性及MAP圖擬合仿真 
3.程序給出了2種數(shù)據(jù)擬合方法，分別是采用多項式函數(shù)的polyfit及MATLAB自帶的擬合工具箱，cftool。
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AutoEuler ??? 4年前
如何用Matlab擬合公式
如何用Matlab擬合這種函數(shù)的公式
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用戶_62730 ??? 1年前
基于matlab的MTCNN（多任務卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）人臉檢測算法 
關鍵詞：Matlab；深度學習；多任務卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；人臉檢測；背景在不受約束的環(huán)境中，由于個體姿勢的多樣性、光照條件的變化以及潛在的遮擋問題，人臉檢測和對齊任務面臨諸多挑戰(zhàn)。近期的研究表明，深度學習技術在這些任務上展現(xiàn)出了卓越的性能。本文提出了一種基于深度學習的級聯(lián)多任務框架，旨在通過檢測與對齊任務間的內在聯(lián)系來提升整體性能。
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320科技工作室 ??? 1年前
Matlab復雜函數(shù)擬合13講 
用matlab實現(xiàn)復雜函數(shù)的擬合，擬合工具是lsqcurvefit, nlinfit,神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱。復雜函數(shù)擬合包括積分函數(shù)、偏微分函數(shù)、隱函數(shù)、方程組的擬合，其中積分函數(shù)的擬合又包括被積函數(shù)存在待定參數(shù)和積分上下限存在待定參數(shù)兩大類。這些擬合問題均源自實際科研過程中遇到的案例，并且均為非常規(guī)擬合問題，現(xiàn)有網(wǎng)絡資源幾乎找不到類似案例。
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SimPC ??? 3年前
最小二乘法與MATLAB程序視頻和回歸分析算法及多項式非線性擬合 
15、LSM10_1可線性化10種曲線類型及可線性化6個步驟(21分鐘,有程序)?16、LSM10_2非線性雙曲線擬合與倒指數(shù)擬合的程序完整步驟及擬合優(yōu)劣比較(32分鐘,有程序)17、LSM10_3寫論文非線性擬合問題的MATLAB程序作圖形和數(shù)據(jù)處理(25分鐘，有程序，淘寶網(wǎng)免費試看)18、LSM11_1回歸分析(最小二乘法)的基本概念理論方法和7個步驟(27分鐘)19、LSM11
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鄭一 ??? 8年前
十分鐘掌握matlab數(shù)據(jù)擬合工具箱應用（curve fiting tool，學不會打我！） 
簡單做了一個關于matlab數(shù)據(jù)擬合工具箱的使用，需要大家有一點點matlab的基礎，之前使用遺傳算法數(shù)據(jù)擬合的視頻講了將數(shù)據(jù)放入matlab的方法，有興趣可以去看，有相關的問題直接在評論區(qū)提問即可，我能回答會盡量回答。
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活潑可男_matlab教學 ??? 2年前
matlab自定義函數(shù)最小二乘法數(shù)據(jù)擬合?
F%% 自定義函數(shù)如圖A,B,C,D,E,F為系數(shù)x=[25,30,35,40,55,60,65,70,75,80,105,110,115,120,155,160,165,170,175]y=[2.63,1.28,1.17,1.05,0.53,1.28,1.84,1.62,1.28,1.28,1.5,1.84,1.17,1.17,1.84,1.73,1.73,1.39,0.35]需要擬合的數(shù)據(jù)如上
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王冬梅wdm ??? 3年前
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡簡介 
如果沒有足夠的數(shù)據(jù)或使用適當?shù)恼齽t化，則容易出現(xiàn)過擬合。 需要大量標記數(shù)據(jù)。 可解釋性有限，很難理解網(wǎng)絡學到了什么。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 – 常見問題解答 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （CNN）？ 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （CNN） 是一種非常適合圖像和視頻分析的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡。
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仿真資料吧 ??? 1年前
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）簡介-1 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （CNN） 的優(yōu)缺點2. CNN 的優(yōu)點：3. 擅長檢測圖像、視頻和音頻信號中的模式和特征。1. 對平移、旋轉和縮放不變性具有魯棒性。1. 端到端訓練，無需手動提取特征。1. 可以處理大量數(shù)據(jù)并實現(xiàn)高準確性。4. CNN 的缺點：1. 訓練的計算成本很高，并且需要大量內存。1. 如果沒有足夠的數(shù)據(jù)或使用適當?shù)恼齽t化，則容易出現(xiàn)過擬合。1.
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仿真資料吧 ??? 1年前
用 Pytorch 理解卷積網(wǎng)絡 
該隱藏層之后是一個隨機失活層，該層克服了過擬合的問題。0.2表示在第一個隱藏層之后不考慮神經(jīng)元的可能性為20％。再次，我們在第二個隱藏層中添加了與第一個隱藏層中相同數(shù)量的神經(jīng)元（512），然后添加了另一個隨機失活。最后，我們用包含10個類的輸出層結束這組層。具有最高值的此類將是模型預測結果。這是定義所有層之后的網(wǎng)絡多層外觀。
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牛頓家的計算機 ??? 3年前
Wolfram 光學解決方案 
創(chuàng)建光學系統(tǒng)的設計、曲線擬合或數(shù)據(jù)分析的互動工具，提供視覺反饋使得創(chuàng)新儀器的調試檢測變得容易Code V 和 Zemax 不提供個性化的交互工具利用完全自動的精度控制以及任意精度算法，在光學模型的計算中得出準確的結果Matlab 和其他依賴于機械算術的系統(tǒng)由于缺乏數(shù)值準確度可能會出現(xiàn)重大錯誤用戶可選擇所需的過程式、函數(shù)式和規(guī)則式的編程范例，使得新算法模式的建立快于其他軟件
2005
墨光科技 ??? 3年前
COMSOL與MATLAB聯(lián)合仿真人工智能的電學層析成像系統(tǒng) 
圖1 COMSOL&MATLAB聯(lián)合仿真模型 人工智能圖像重建ET技術，在利用人工智能進行圖像重建方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。這一技術結合了多種先進的算法和模型，其中包括機器學習中的徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡和深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。
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320科技工作室 ??? 11月前
249 基于matlab的MED、OMEDA、MOMEDA、MCKD信號處理方法 
基于matlab的MED、OMEDA、MOMEDA、MCKD信號處理方法。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡表征可視化研究綜述 
同層的不同卷積核用來提取不同模式的特征, 不同層的卷積核則用來提取不同層級的特征. 2)激活操作使用非線性激活函數(shù)處理卷積結果, 用于提升網(wǎng)絡的非線性特性, 增強非線性擬合能力, 常用的激活函數(shù)如tanh、sigmoid、rectified linear unit (ReLU)[6]和改進版[10-11]等. 3)池化操作一般使用最大值池化和平均值池化, 按照池化窗口處理整個窗口內的值, 用于壓縮參數(shù)和降低過擬合
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王者歸來123 ??? 3年前
快速實現(xiàn)matlab遺傳算法工具箱完成數(shù)據(jù)擬合（超詳細教程，有手就行） 
介紹了一個具體的遺傳算法用于數(shù)據(jù)擬合的案例，詳細講解了思路和過程，對于想要使用遺傳算法進行數(shù)值擬合的同學應該會比較有幫助（函數(shù)在附件當中）。
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活潑可男_matlab教學 ??? 3年前
用于圖像分類的頂級預訓練模型 
過擬合：存在過度擬合的風險，尤其是在對小型數(shù)據(jù)集進行微調時。該模型可能學會了在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但無法推廣到新的、看不見的數(shù)據(jù)，從而降低了其有效性。 復雜性：一些預先訓練的模型具有復雜的架構，難以實現(xiàn)和修改。這種復雜性可能會給不熟悉高級神經(jīng)網(wǎng)絡結構的開發(fā)人員帶來障礙，從而可能阻礙它們的使用。
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仿真資料吧 ??? 1年前
支持向量機SVM及MATLAB程序視頻算法識別分類擬合預測課程 
全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。? ? ? 提供輔導答疑。
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鄭一 ??? 7年前
人工智能 深度學習 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，卷積核、池化、通道、激活函數(shù)5. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，長短時記憶 LSTM、門控循環(huán)單元 GRU6. 參數(shù)初始化方法、損失函數(shù) Loss、過擬合7. 對抗生成網(wǎng)絡 GAN8. 遷移學習 TL9. 強化學習 RF10. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡 GNN一、算法和場景融合理解 1. 空間相關性的非結構化數(shù)據(jù)，CNN 算法。
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DSJ123 ??? 3年前
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