使用 TensorFlow 构建 ViT B-16 模型。 1. 引言 在计算机视觉任务中通常使用注意力机制对特征进行增强或者使用注意力机制替换某些卷积层的方式来实现对网络结...
使用 TensorFlow 构建 ViT B-16 模型。 1. 引言 在计算机视觉任务中通常使用注意力机制对特征进行增强或者使用注意力机制替换某些卷积层的方式来实现对网络结...
八、二维傅里叶变换 定义 九、二维傅里叶变换 性质 十、频域滤波- 低频 十一、频域滤波- 高频 十二、频域滤波- 同态滤波
图像处理与机器学习 Digital Image Processing and Machine Learning 绪 论 为什么要学习图像处理? 为什么要学习机器学习?...
一、引言 为什么要进行图像增强? 什么是图像增强? 如何进行图像增强? 二、灰度变换 三、直方图均衡 四、代数运算 五、空间域滤波—低通 六、空间域滤波—中值滤波 六、空间滤...
本系列使用python3.7、tensorflow2.1版本。 但目前使用python3.11、tensorflow2.16,出现部分不兼容情况,但还是在此版本下编译,修改部...
1. 特征工程 2.向量空间模型及文本相似度计算 3.特征处理(特征缩放、选择及降维)
1. 深度学习的引出 2.分类及其性能度量 查准率P(precision),表示所有被预测为正类的样本(TP+FP)是真正类(TP)的比例。 召回率R(recall),表示所...
1. 回归问题 2.分类问题(实际上也是回归)
一、深度学习基础 1.1 深度学习的基本思想 1.2 深度学习三要素 二、图像识别与深度学习 三、图像卷积 3.1 图像卷积运算 3.2 图像卷积在机器学习中的应用 四、卷积...
一、小批量梯度下降法 二、梯度下降法的优化 三、keras与tf.keras 四、Sequential模型 五、实例:Sequential模型实现手写数字识别 六、实例:模型...
一、神经元与感知机 二、实例:实现单层神经网络 注意:iris_train[:,4]得到的是行向量(120,)。 三、多层神经网络 3.1多层神经网络模型 3.2 超参数和验...
一、逻辑回归 利用对数几率函数(即逻辑函数)进行的回归,叫做 对数几率回归(或逻辑回归),由于本质上是连续的函数 注意:不要将与搞反了,由于不是0就是1,会使或没有意义,而只...
1.settings.json文件在哪(打开settings.json方式) (1)C:\Users\【你电脑名字username】\AppData\Roaming\Code...
一、梯度下降法原理 二、梯度下降法求解线性回归 1 梯度下降法求解线性回归 2 梯度下降法求解一元线性回归 ——NumPy实现 3 梯度下降法求解多元线性回归 ——NumPy...