深度学习笔记(十一):各种特征金字塔合集
摘要 目标检测中的金字塔集合通常指的是特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN），这是一种在深度学习目标检测模型中常用的结构，用于构建多尺度的特征表示，以检测不同尺寸的目标。特征金字塔网络通过结合深层（高语义但低分辨率）和浅层（低语义但高分...
【深度学习】实验03 特征处理
特征处理标准化、归一化和正则化是常见的数据处理方法，用于在机器学习和统计模型中对数据进行预处理和特征转换。它们具有不同的目的和方法。1.归一化归一化是机器学习中一个非常重要的数据预处理方法，它通过对数据进行缩放和转换，使得数据能够在计算时更加准确、更加稳定，从而提高机器学习算法的性能和效果。归一化可以分为线性归一化和非线性归一化两种方法。归一化的主要目的是使得不同特征之间具有可比性，从而可以更加....
【使用深度学习的城市声音分类】使用从提取音频特征（频谱图）中提取的深度学习进行声音分类研究（Matlab代码实现）
1 概述使用深度学习进行城市声音分类是一种常见的研究方向。下面是一个基本的步骤，通过从音频特征（频谱图）中提取特征，应用深度学习进行声音分类：1. 数据收集和准备：收集包含城市环境下不同声音的音频数据集。可以通过麦克风或其他录音设备在不同城市环境中进行采集，确保数据集中包含各种声音类别，如车辆噪音、人声、自然声等。将音频数据进行预处理，如剪辑、采样率调整、去噪等。2. 音频特征提取：使用音频处理....
深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。 图1 全连接网络图 这样往往会存在如下两个问题： 1. 输入数据的空间信息被丢...
《阿里千亿特征深度学习算法XNN实践》电子版地址
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深度学习经典网络模型汇总——LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet【对卷积池化后特征图变化有详细讲解】
先来看一下我们要讲述哪些经典的网络模型，如下：LeNet ：最早用于手写数字识别的CNN网络AlexNet ：2012年ILSVRC比赛冠军，比LeNet层数更深，这是一个历史性突破。ZFNet ：2013年ILSVRC比赛效果较好，和AlexNet类似。VGGNet ：2014年ILSVRC比赛分类亚军、定位冠军GoogleNet ：2014年ILSVRC分类比赛冠军ResNet ：2015年....
DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别
输出结果实现代码from __future__ import print_functionprint(__doc__)import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ndimage import convolve....
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