网上已具有大量卷积神经网络的讲解，故本文不在对此赘述，这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者，以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络，作为正式迈入深度学习的第一步。我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别，和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。Matlab的功能十分强大，其自带的深度学习工具箱可以使我们免于编写底层算法，迅速地搭建出一个卷积神经网络，同时，其自带手写数字图片以供学习，地址如下，笔者使用的是Matlab2022a。我们将DigitDataset拷贝到当前编写代码的文件夹下，并删除其中包含两个Excel即可得到下列图片。 第一步，加载手写数字样本图片，代码如下：clea
网上已具有大量卷积神经网络的讲解，故本文不在对此赘述，这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者，以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络，作为正式迈入深度学习的第一步。我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别，和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。Matlab的功能十分强大，其自带的深度学习工具箱可以使我们免于编写底层算法，迅速地搭建出一个卷积神经网络，同时，其自带手写数字图片以供学习，地址如下，笔者使用的是Matlab2022a。我们将DigitDataset拷贝到当前编写代码的文件夹下，并删除其中包含两个Excel即可得到下列图片。 第一步，加载手写数字样本图片，代码如下：clea
文章目录一：初识R-CNN[网络结构]二：训练步骤1.RP的确定2.模型pre-training3.Fine-Tunning4.提取并保存RP的特征向量5.SVM的训练6.bboxregression的训练三：测试步骤step1:Regionproposal的确定step2:RP的Features提取step3:SVM分类step4:BoundingBox-Regressionstep5:Non-maximumsuppression处理四：R-CNN存在的问题一：初识R-CNNR-CNN系列论文（R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN）是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中
文章目录一：初识R-CNN[网络结构]二：训练步骤1.RP的确定2.模型pre-training3.Fine-Tunning4.提取并保存RP的特征向量5.SVM的训练6.bboxregression的训练三：测试步骤step1:Regionproposal的确定step2:RP的Features提取step3:SVM分类step4:BoundingBox-Regressionstep5:Non-maximumsuppression处理四：R-CNN存在的问题一：初识R-CNNR-CNN系列论文（R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN）是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中
交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。本文将介绍几个基于Transformer的交通预测模型，欢迎讨论。如有错误，也请指正。目录1.STTN（2020）2.TrafficTransformer（T-ITS2021）3.ASTGNN（TKDE2021）4.MGT（Neurocomputing2022）5.ASTTN（2022）6.PDFormer（AAAI2023）参考1.STTN（202
交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。本文将介绍几个基于Transformer的交通预测模型，欢迎讨论。如有错误，也请指正。目录1.STTN（2020）2.TrafficTransformer（T-ITS2021）3.ASTGNN（TKDE2021）4.MGT（Neurocomputing2022）5.ASTTN（2022）6.PDFormer（AAAI2023）参考1.STTN（202
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时间关系要求很高，需要足够多帧图像才能准确的识别视频中的行为。例如骑马的例子就与场景高度相关，马和草地给出了足够多的语义信息但是打开柜子就与时间高度相关，如果反转时序甚至容易认为在关闭柜子 如下图 二、数据准备数据的准备包括对视
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时间关系要求很高，需要足够多帧图像才能准确的识别视频中的行为。例如骑马的例子就与场景高度相关，马和草地给出了足够多的语义信息但是打开柜子就与时间高度相关，如果反转时序甚至容易认为在关闭柜子 如下图 二、数据准备数据的准备包括对视
从注意力机制（attention）开始，近两年提及最多的就是Transformer了，那么Transformer到底是什么机制，凭啥这么牛？各个领域都能用？一文带你揭开Transformer的神秘面纱。目录1.深度学习（DL）背景介绍 2.Transformer的发展历程3.Transformer优缺点3.1Transformer的优点3.2Transformer的缺点4.Transformer详细过程4.1Transformer为什么可以并行？4.2归纳偏置4.3特征提取能力与自编码器1.深度学习（DL）背景介绍 深度学习自出生以来就不被看好，随着计算机的发展和硬件条件的提升，
从注意力机制（attention）开始，近两年提及最多的就是Transformer了，那么Transformer到底是什么机制，凭啥这么牛？各个领域都能用？一文带你揭开Transformer的神秘面纱。目录1.深度学习（DL）背景介绍 2.Transformer的发展历程3.Transformer优缺点3.1Transformer的优点3.2Transformer的缺点4.Transformer详细过程4.1Transformer为什么可以并行？4.2归纳偏置4.3特征提取能力与自编码器1.深度学习（DL）背景介绍 深度学习自出生以来就不被看好，随着计算机的发展和硬件条件的提升，
