深度学习算法matlab 的相关内容

文章 2023-09-08 来自：开发者社区

基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真

1.算法理论概述 Fast-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于检测图像中的目标物体。交通标志检测是交通场景下的一项重要任务，它可以在道路上的交通标志被遮挡或损坏时提供帮助。基于Fast-RCNN深度学习网络的交通标志检测算法可以对交通场景下的图像进行检测，从而实现对交通标志的自动检测和识别。该算法可以应用于自动驾驶、交通管理等领域。该算法的实现步骤如下：步骤1. 数据集准...

文章 2023-08-25 来自：开发者社区

基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法matlab仿真

1.算法理论概述 ECG信号异常识别是医学领域中的重要研究方向之一。本文将从专业角度详细介绍基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法，包括实现步骤和数学公式的详细介绍。一、算法概述基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法包括以下步骤：数据预处理：对原始ECG信号进行预处理，包括去除基线漂移、滤波、降采样等。异常识别：使用Alexnet深度学习网络提...

文章 2023-08-22 来自：开发者社区

基于Alexnet深度学习网络的人脸识别算法matlab仿真

1.算法理论概述一、引言人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以对人类面部特征进行自动识别和验证。近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的人脸识别算法也得到了广泛的应用。本文将介绍基于Alexnet深度学习网络的人脸识别算法，包括详细的实现步骤和数学公式。二、Alexnet深度学习网络 Alexnet是一种深度神经网络模型，由Alex Krizhevsky等人于2012年提出...

文章 2023-08-02 来自：开发者社区

【深度学习】基于 K-means 聚类算法的图像区域分割（Matlab代码实现）

1 概述数据聚类是最基础和最重要的数据分析手段，实现对海量数据快速智能的聚类分析对于帮助整理、摘要和储存数据具有重要意义。在大数据和人工智能快速发展的背景下，传统聚类算法逐渐不能满足人们的实际需求，基于深度神经网络的聚类方法成为当前领域的热门研究方向。现有的深度聚类算法普遍存在目标函数易退化、泛化能力弱、训练不稳定和无监督神经网络表达性不足等问题。如何设计具有强表达性、泛化性、稳定性的深度聚类算....

文章 2023-08-01 来自：开发者社区

基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法matlab仿真

1.算法理论概述介绍ResNet-101的基本原理和数学模型，并解释其在图像识别中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用深度学习框架实现ResNet-101，并在图像数据集上进行训练和测试。最后，我们将总结本文的主要内容并提出进一步的研究方向。 1.1、ResNet-101的基本原理 ResNet-101是一种深度卷积神经网络，其主要特点是使用残差块（Residual Block）来解决深度网.....

文章 2023-07-30 来自：开发者社区

基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真

1.算法理论概述人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 1.1数据预处理在进行人脸识别之前，需要进行数据预处理，将原始的人脸图像转换为可以被深...

文章 2023-06-18 来自：开发者社区

基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。长...

文章 2023-04-10 来自：开发者社区

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法matlab仿真

1.算法描述深度学习（英语：deep learning），是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前，由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题，没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练，并且其性能也不佳。但是，近年来，Hinton等人通过研究多层神经网络，提高学习所需的计算机功能以及通过Web的开发促进培训数据的采购，使充分学习成为可能。结果，它显示出高性能，压...

文章 2023-04-06 来自：开发者社区

m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真

1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层堆叠、上采样和下采样，每次堆叠后连接一个五次卷积块，每个五次卷积块包含 3 个 1×1 卷积...

文章 2023-03-11 来自：开发者社区

m基于深度学习的LTE信号检测算法matlab仿真

1.算法描述随着射频设计者快速投入到支持长期演进( LTE )手机无线标准的新产品的开发过程中，理解LTE的测试需求变得更加重要，因为该技术已经越来越普遍。本文介绍了LTE的概念以及测试工程师面临的挑战。　　LTE是3GPP手机网络定义的下一代无线网络技术，允许运营商越过其他已有的无线接入技术提供同样的应用和服务，能实现非常高的数据率，为终端用户提供显著提升的用户体验。基于LTE的网络和...

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更新时间 2025-03-15 13:42:10

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