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原创 深度学习作业11

【代码】深度学习作业11。

2024-12-11 19:49:46 305

原创 NNDL作业10

之间既有线性关系,也有非线性关系,并且可以缓解梯度消失问题。因此,可以使用长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元网络(GRU)来控制梯度流动。为了解决梯度消失问题,可以引入门控机制来进一步改进模型。时,梯度可能会过大,从而导致梯度爆炸问题。的输入,在计算误差项。

2024-12-04 20:24:18 227

原创 RNN-作业9

在 PyTorch 中,nn.RNNCell 和 nn.RNN 都是用来处理序列数据的,nn.RNNCell 是一个基本的 RNN 单元,它只处理一个时间步的数据。每次调用 nn.RNNCell 时,我需要传入当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态,然后它会返回当前时间步的隐藏状态。这个隐藏状态可以传递给下一个时间步继续处理。nn.RNNCell 适合于自定义循环结构,例如手动控制每个时间步的计算过程。而 nn.RNN 是一个完整的 RNN 层,它可以处理整个序列的数据。

2024-11-25 20:27:27 477

原创 NNDL 作业八

2.保持原输入特征图的高度和宽度。仿照输入为4 × 4, 卷积核大小为3 × 3。

2024-11-13 17:31:32 306

原创 卷积神经网络作业七

self.conv1 = nn.Conv2d(1, 9, 3) # 修改为2D卷积层self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 2x2的最大池化层self.conv2 = nn.Conv2d(9, 5, 3) # 修改为2D卷积层self.conv3 = nn.Conv2d(5, 5, 3) # 修改为2D卷积层return x。

2024-11-01 16:49:04 1405

原创 作业6卷积

边缘检测:检测图像中的边缘,突出图像中的梯度变化和局部变化。锐化:锐化卷积核用于增强图像的细节,使图像看起来更清晰。通常通过增加中心像素的权重并减少周围像素的权重来实现。模糊:用于平滑图像,减少噪声,使图像看起来更柔和。

2024-10-24 18:53:56 1777

原创 基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务

【代码】基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务。

2024-09-27 19:52:59 443

原创 熟悉Matlab的工作环境以及图像处理工具箱

(2)了解图像文件的信息:FileName(文件名)、FileModdate(修改时间)、FileSize(文件大小)、Format(文件格式)、FormatVersion(版本)、Width(图像宽度)、Height(高度)、BitDepth(每个像素的位深度)、ColorType(彩色类型)、CodingMethod(编码方法)等。(4)对图像L填加均值为0、方差为0.01的高斯白噪声形成有噪声的图像L1,即“L1=imnoise(L,’gaussian’,0,0.01);3.列出上述图像处理的程序。

2024-09-04 11:12:35 651

原创 MATLAB编写用数值微分法的梯度计算函数(函数式M文件)

1、MATLAB编写用数值微分法的梯度计算函数(函数式M文件) 2、MATLAB编写最速下降法求解无约束优化问题的函数,要求采用黄金分割法精确一维搜索,用数值微分法计算梯度(函数式M文件,精度设为epson可调);3、MATLAB编写最速下降法求解无约束优化问题的函数,要求采用Wolfe-Powell非精确一维搜索, 用数值微分法计算梯度(函数式M文件,精度设为epson可调);

2024-04-16 17:41:16 535

原创 MATLAB绘图基础

(1)plot(x) x为向量时,以该元素的下标为横坐标、元素值为纵坐标绘出曲线 x为实数二维数组时,则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线,曲线数等于x数组的列数。x为复数二维数组时,则按列分别以数组的实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线(2)plot(x, y) x、y为同维数组时,绘制以x、y元素为横纵坐标的曲线 x为向量,y为二维数组、且其列数或行数等于x的元素数时,绘制多条不同颜色的曲线 x为二维数组,y为向量时,情况与上相同,只是y仍为纵坐标。

2024-03-24 16:41:04 3005 2

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