AI 助理
文档备案控制台
开发者社区 人工智能 文章 正文

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

2021-12-26 242
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章




了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍


关于卷积的6个基本知识


一文读懂深度学习中的各种卷积


CNN卷积神经网络的三种基本模式（不懂的话还得多努力啊！）


CNN，GAN，AE和VAE概述


理解卷积神经网络？看这篇论文就够了


深度卷积神经网络的高级主题


卷积神经网络的特征是如何学习的？


教你如何运用可视化理解卷积神经网络（CNNs）的指南


空洞卷积（Dilated Convolution）：有之以为利，无之以为用


基于卷积神经网络的句子分类模型【经典卷积分类附源码链接】


即插即用新卷积：提升CNN性能、速度翻倍


BP神经网络的线性本质的理解和剖析-卷积小白的随机世界


为你解读7大类深度CNN架构创新综述（附论文）


吴恩达深度学习笔记(83)-LeNet-5、AlexNet和VGGNet网络知多少


卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络


从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理


CNN和VGGNet-16背后的架构


深度学习神经网络都是从CNN和AlexNet开始的


使用CNN分类签名和文本图像


机器学习Basics-第九期-CNN卷积神经网络详解


AlexNet：深度卷积神经网络的ImageNet分类



文章标签：
计算机视觉
机器学习/深度学习
人工智能
数据可视化
关键词：
卷积神经网络
卷积网络
人工智能卷积网络
人工智能网络
人工智能卷积
玩SAP的苏州BOY
目录
相关文章
蒋星熠Jaxonic
|
8月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
卷积神经网络深度解析：从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic，深度学习探索者。深耕TensorFlow与PyTorch，分享框架对比、性能优化与实战经验，助力技术进阶。
蒋星熠Jaxonic
485 5
蒋星熠Jaxonic
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析：从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络（CNN）核心技术，从生物启发到数学原理，详解ResNet、注意力机制与模型优化，探索视觉智能的演进之路。
蒋星熠Jaxonic
759 11
简简单单做算法
|
12月前
|
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。
简简单单做算法
738 74
荔枝科研社
|
9月前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究（Matlab代码实现）
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究（Matlab代码实现）
荔枝科研社
535 0
网络AI
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
零基础入门CNN：聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络（CNN）通过局部感知和权值共享两大特性，成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算，结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
网络AI
583 7
简简单单做算法
|
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。
简简单单做算法
281 1
简简单单做算法
|
12月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的步态识别算法matlab仿真,对比不同角度下的步态识别性能
本项目基于CNN卷积神经网络与GEI步态能量提取技术，实现高效步态识别。算法使用不同角度（0°、45°、90°）的步态数据库进行训练与测试，评估模型在多角度下的识别性能。核心流程包括步态图像采集、GEI特征提取、数据预处理及CNN模型训练与评估。通过ReLU等激活函数引入非线性，提升模型表达能力。项目代码兼容Matlab2022a/2024b，提供完整中文注释与操作视频，助力研究与应用开发。
简简单单做算法
322 0
简简单单做算法
|
12月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容包含时间序列预测算法的相关资料，涵盖以下几个方面：1. 算法运行效果预览（无水印）；2. 运行环境为Matlab 2022a/2024b；3. 提供部分核心程序，完整版含中文注释及操作视频；4. 理论概述：结合时间卷积神经网络（TCN）与鲸鱼优化算法（WOA），优化TCN超参数以提升非线性时间序列预测性能。通过因果卷积层与残差连接构建TCN模型，并用WOA调整卷积核大小、层数等参数，实现精准预测。适用于金融、气象等领域决策支持。
简简单单做算法
250 0
简简单单做算法
|
12月前
|
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。
简简单单做算法
389 0
简简单单做算法
|
12月前
|
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。
简简单单做算法
252 0

热门文章

最新文章

  • 1
    CCAI 2017 | 谭铁牛院士现场致辞：人工智能新热潮下要保持清醒头脑，设定科学的目标
  • 2
    人工智能PK金牌速记员之实战录
  • 3
    一文详解：人工智能 AI 技术在智慧矿山安全监管平台建设中的应用及意义
  • 4
    【人工智能】机器学习之Python使用KNN算法进行电影类型预测以及使用KNN算法对鸢尾花进行分类
  • 5
    人工智能在图像识别中的应用：基于深度学习的算法实现
  • 6
    当金融风控遇上人工智能，众安金融的实时特征平台实践
  • 7
    人工智能又瞄准了律师行业，把36万小时工作时间压缩到了几秒
  • 8
    探索人工智能背景下的未来教育
  • 9
    SynSense时识科技首席科学家 Giacomo Indiveri：低功耗人工智能计算系统中的类脑策略
  • 10
    人工智能技术或成为未来网络安全的引爆点和驱动力
  • 1
    基于GA-HIDMSPSO优化CNN-SVM分类预测的研究（Matlb代码实现）
    221
  • 2
    淘宝图片搜索接口开发实战：从 CNN 特征提取到商品匹配（附避坑手册 + 可复用代码）
    391
  • 3
    【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）
    551
  • 4
    ​​超越CNN与RNN：为什么Transformer是AI发展的必然选择？​
    922
  • 5
    多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究（Python代码实现）
    917
  • 6
    独家原创 | CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测研究（Python代码实现）
    309
  • 7
    【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】（Matlab代码实现）
    603
  • 8
    基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
    1265
  • 9
    【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究（Matlab代码实现）
    535
  • 10
    基于CNN和大气散射模型的图像去雾
    441

    • 相关课程

    更多
  • 云计算工程师解析与实战-网络专家篇（体验版）
  • 云网络白皮书-阿里云网络系列课
  • 企业上云攻略-阿里云网络产品应用系列教程
  • Linux网络进阶 - TCP/IP协议及OSI七层模型
  • 网络管理者必知-2分钟了解新出台的《网络安全法》
  • 神经网络概览及算法详解

    • 相关电子书

    更多
  • Deep Dive：应用交付网络架构设计
  • 基于神经网络的语言合成
  • 机器能理解上下文吗-RNN和LSTM神经网络的原理及应用
    • 下一篇
    阿里云正式发布 Agentic 代码安全：AI驱动的双Agent协同引擎