樊鴻燁的博客

五大神经网络CNN+RNN循环+GAN+LSTM+Transformer

函数文件function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F) //Get_Functions_details 为函数名switch F // Get_Functions_details函数中的F形参选择，赋值给lb,ub,dim,fobj case 'F1' fobj = @F1; lb=-100; ub=100; dim=30;

插值法线性插值最近邻插值如何寻找四个点 在图像几何变换时，无法给有些像素点直接赋值，例如，将图像放大两倍，必然会多出一些无法被直接映射的像素点，对于这些像素点，通过插值决定它们的值。于是，产生了图像插值算法。 插值法主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法 那么在传统的插值方法如最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等都属于线性插值方法。这类插值方法在图像插值过程中采用同一种插值内核，不用考虑待插像素点所处的位置，这种做法会使图像中的边缘变得模糊不清，达不到高清图像的视觉

神经网络什么是神经网络？什么是神经网络？ 其实所谓的深度学习就是在训练神经网络，所以说我们面临着一个很直观的问题——什么是神经网络呢？ 这里我们假设有6个房子的数据集(已知的是房屋面积和房屋价格)，其实这样一个简单的数据集有点类似于传说中XY轴，所以说根据数学知识，我们可以构建一个线性回归函数来预测房屋价格，我们抽象成一个非常简单的神经网络 ...