DL之CNN:关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)

简介: DL之CNN:关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)

相关文章


本文章的总结构的细节文章请看另一个博文


视频链接:听着歌曲《成都》三分钟看遍主流的深度神经网络的发展框架(1950~2018)

文章链接:

DL:听着歌曲《成都》三分钟看遍主流的深度学习的神经网络的发展框架(1950~2018)

DL之CNN:关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)

DL之CNN(paper):关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(非常有价值)之持续更新(吐血整理)



论文架构

image.png

相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容展示了一种基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测方法。通过 MATLAB2022a 实现,完整程序运行无水印,核心代码附详细中文注释及操作视频。算法利用 PSO 优化 TCN 的超参数(如卷积核大小、层数等),提升非线性时间序列预测性能。TCN 结构包含因果卷积层与残差连接,结合 LSTM 构建混合模型,经多次迭代选择最优超参数,最终实现更准确可靠的预测效果,适用于金融、气象等领域。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度解析:基于卷积神经网络的宠物识别
宠物识别技术随着饲养规模扩大而兴起,传统手段存在局限性,基于卷积神经网络的宠物识别技术应运而生。快瞳AI通过优化MobileNet-SSD架构、多尺度特征融合及动态网络剪枝等技术,实现高效精准识别。其在智能家居、宠物医疗和防走失领域展现广泛应用前景,为宠物管理带来智能化解决方案,推动行业迈向新高度。
|
1月前
|
人工智能 算法 异构计算
阿里云基础网络技术5篇论文入选全球网络顶会NSDI
近日,阿里云基础网络技术5篇论文被NSDI 2025主会录用。研究涵盖大模型训练网络故障诊断、仿真、容器网络性能诊断、CDN流控算法智能选择及GPU解耦推理优化等领域。其中,《Evolution of Aegis》提出增强现有体系+训练过程感知的两阶段演进路线,显著降低故障诊断耗时;《SimAI》实现高精度大模型集群训练模拟;《Learning Production-Optimized Congestion Control Selection》通过AliCCS优化CDN拥塞控制;《Prism》设计全新GPU解耦推理方案;《ScalaCN》解决容器化RDMA场景性能问题。
80 7
阿里云基础网络技术5篇论文入选全球网络顶会NSDI
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于PSO(粒子群优化)改进TCN(时间卷积神经网络)的时间序列预测方法。使用Matlab2022a运行,完整程序无水印,附带核心代码中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接处理序列数据,PSO优化其卷积核权重等参数以降低预测误差。算法中,粒子根据个体与全局最优位置更新速度和位置,逐步逼近最佳参数组合,提升预测性能。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
基于WOA鲸鱼优化的TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于TCN(Temporal Convolutional Network)与WOA(Whale Optimization Algorithm)的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系,结合批归一化和激活函数提取特征;WOA用于优化TCN网络参数,提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发,完整版含详细中文注释与操作视频,运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容涵盖基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测算法。完整程序运行效果无水印,适用于Matlab2022a版本。核心代码配有详细中文注释及操作视频。理论部分阐述了传统方法(如ARIMA)在非线性预测中的局限性,以及TCN结合PSO优化超参数的优势。模型由因果卷积层和残差连接组成,通过迭代训练与评估选择最优超参数,最终实现高精度预测,广泛应用于金融、气象等领域。
|
1月前
|
canal 负载均衡 智能网卡
阿里云洛神云网络论文入选SIGCOMM'25主会,相关实习生岗位火热招聘中
阿里云飞天洛神云网络的两项核心技术Nezha和Hermes被SIGCOMM 2025主会录用。Nezha通过计算网络解耦实现vSwitch池化架构,大幅提升网络性能;Hermes则提出用户态引导I/O事件通知框架,优化L7负载均衡。这两项技术突破解决了云网络中的关键问题,展现了阿里云在网络领域的领先实力。
242 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a开发,提供无水印算法运行效果预览及核心程序(含详细中文注释与操作视频)。通过结合时间卷积神经网络(TCN)和遗传算法(GA),实现复杂非线性时间序列的高精度预测。TCN利用因果卷积层与残差连接提取时间特征,GA优化超参数(如卷积核大小、层数等),显著提升模型性能。项目涵盖理论概述、程序代码及完整实现流程,适用于金融、气象、工业等领域的时间序列预测任务。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 JavaScript
基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于遗传算法优化的时间卷积神经网络(TCN)用于时间序列预测的方法。算法运行于 Matlab2022a,完整程序无水印,附带核心代码、中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接学习时间序列复杂特征,但其性能依赖超参数设置。遗传算法通过对种群迭代优化,确定最佳超参数组合,提升预测精度。此方法适用于金融、气象等领域,实现更准确可靠的未来趋势预测。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现了一种结合遗传算法(GA)优化的时间卷积神经网络(TCN)时间序列预测算法。通过GA全局搜索能力优化TCN超参数(如卷积核大小、层数等),显著提升模型性能,优于传统GA遗传优化TCN方法。项目提供完整代码(含详细中文注释)及操作视频,运行后无水印效果预览。 核心内容包括:1) 时间序列预测理论概述;2) TCN结构(因果卷积层与残差连接);3) GA优化流程(染色体编码、适应度评估等)。最终模型在金融、气象等领域具备广泛应用价值,可实现更精准可靠的预测结果。

热门文章

最新文章