毕业论文设计 MATLAB开发的WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测系统进行医疗影像的分类（含完整的程序和代码详解）

置顶 于 2024-10-24 08:28:16 发布
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手把手教 | 深度学习库PyTorch（附代码）
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原文标题：An Introduction to PyTorch – A Simple yet Powerful Deep LearningLibrary作者：FAIZAN SHAIKH翻译：和中华本文约3600字，建议阅读15分钟。本文通过案例带你一步步上手PyTorch。  介绍每隔一段时间，就会有一个有潜力改变深度学习格局的python库诞生，PyTorch就是其中一员。 在过去的几周里，我一
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深度学习中的卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的核心组成部分，它们对输入数据执行卷积操作，这一操作在图像处理和计算机视觉任务中尤为关键。：卷积层通过一组可学习的滤波器（也称为卷积核或权重）对输入数据进行滑动窗口式的点积运算，从而提取出输入数据的局部特征。这些特征可以是边缘、角点、纹理等，它们对于后续的图像识别或分类任务至关重要。
【图像分割】基于计算机视觉实现胸部CT肺质提取附matlab代码
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深度学习代码篇（pytorch实现）
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今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建 Transformer 模型。本文的重点在代码复现，部分知识点介绍的不多，我会在之后的四篇博文中详细介绍 Encoder，Decoder，(Mask)MutiHeadAttention，以及实战案例。之前我也介绍过 Vision Tranformer，该模型的 Pytorch 和 TensorFlow2 的复现和实战案例可以看我的这两篇博文：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/article/details/124792386ht...
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内容概要：本文详细介绍了一个基于鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和SE注意力机制的时间序列预测模型的构建和实现。模型在处理多变量时间序列数据时，通过WOA优化超参数、CNN...
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毕业论文设计 MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
最新发布
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Python 代码实现了一个基于 PyTorch 的音频故障检测模型的训练和评估流程
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使用argparse模块定义了一系列命令行参数，包括数据集路径、模型架构、训练参数（如批量大小、学习率、迭代次数等）、设备选择、量化和部署相关参数等。进行模型的训练循环，包括计算损失、准确率，进行梯度清零、反向传播和优化器更新等操作，并记录训练过程中的时间、损失和准确率等指标。总体来说，这段代码实现了一个音频故障检测模型的训练、评估和量化流程，支持分布式训练和多种优化器选择，以及模型的保存和加载。对模型进行校准，在评估模式下遍历校准数据集，将数据输入模型但不计算梯度，用于量化过程中的参数调整。
pytorch 学习率代码_深度学习算法优化系列二 | 基于Pytorch的模型剪枝代码实战
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前言昨天讲了一篇ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》 ，相信大家对模型剪枝有一定的了解了。今天我就剪一个简单的网络，体会一下模型剪枝的魅力。本文的代码均放在我的github工程，我是克隆了一个原始的pytorch模型压缩工程，然后我最近会公开一些在这个基础上新增的自测结果，一些经典的网络压缩benchmark，一些有趣的实验。欢迎关注，...
PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）
mingo_敏
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本文代码基于PyTorch 1.0版本，需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 1 基础配置 1-1 检查PyTorch版本 torch.__version__ ...
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