基于EfficientNet编码器的改进UNet模型电阻抗成像算法作者：万静 李兴五 高国忠来源：《电脑知识与技术》2024年第01期        关键词：电阻抗成像；EfficientUNet网络；图像重建；深度学习        0 引言        电阻抗成像（Elec...

分段正交匹配追踪(StOMP)算法改进研究汪浩然;夏克文;牛文佳【摘 要】信号重构是压缩感知的核心技术之一,而其重构精度和所耗时长直接影响其应用效果.现今分段正交匹配追踪算法(StOMP)因耗时短而得到广泛应用,但也存在着重构精度差、稳定性低的缺点.提出一种基于粒子优化(PSO)算法且同时具有回溯特性的StOMP改进算法(ba-IWPSO-StOMP),即首先在StOMP算法的一次原子选择上,引...

基于各向异性正则化的医学图像Demons配准算法研究    基于各向异性正则化的医学图像Demons配准算法研究    摘要医学图像配准是一项重要的任务，能够帮助医生准确分析和诊断疾病，促进个性化医疗的发展。本文主要研究了基于各向异性正则化的医学图像Demons配准算法，通过对不同模态的医学图像进行配准，提高了配准精度和稳定性。实验结果表明，该算法能够更好地...

yolov2训练流程正则化是最小化策略的实现下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Downl...

堆叠自动编码器的多模态数据融合技巧随着人工智能技术的不断发展，多模态数据融合成为了一个备受关注的领域。在多个不同的传感器和数据源产生的多模态数据中，如何有效地融合这些数据成为了一个重要的问题。堆叠自动编码器（stacked autoencoder）作为一种无监督学习的神经网络模型，在多模态数据融合中展现出了很好的性能。本文将从堆叠自动编码器的基本原理出发，探讨其在多模态数据融合中的应用技巧。堆叠自...

GAN及其相关模型训练细节总结GAN（Generative Adversarial Networks）是由Ian Goodfellow等人于2024年提出的一种生成模型。GAN由两个部分构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成与真实样本相似的样本，而判别器的目标是尽可能准确地区分生成器生成的样本和真实样本。GAN的训练是通过生成器和判别器之间的对...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号2121)1.[单选题]关于回归问题，说法正确的是()A)可以不需要labelB)label列是连续型C)属于无监督学习答案:B解析:2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理答案:A解析:3.[单选题]回归问题的评价指标中MAE是指()A)均方根误差B)均方误差C)平均绝...

loass模型原理我理解您说的应该是LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）模型，这是一种线性回归模型的扩展，用于特征选择和正则化。正则化是最小化策略的实现LASSO模型的基本原理是：通过引入一个正则化项（L1正则化），在最小化预测误差的同时，强制某些系数收缩到零，从而达到特征选择的目的。这样可以在模型中保留最重要的特征，同时去除...

DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2021.04.004边端融合的终端情境自适应深度感知模型王虹力，郭斌，刘思聪，刘佳琪，仵允港，於志文(西北工业大学 计算机学院，陕西 西安 710072)摘  要：研究边端融合的深度模型终端情境自适应问题. 提出边端融合增强的模型压缩方法（X-ADMM ），利用模型压缩技术简化模型结构，以层为粒度寻模型最佳分割点，协同边端设...

全变差正则化模型的噪声图像复原算法    全变差正则化模型的噪声图像复原算法    摘要：噪声图像复原是数字图像处理领域的重要任务之一。在实际应用中，图像往往会受到各种噪声的干扰，降低图像质量和视觉效果。全变差正则化模型是一种常用的图像复原方法，它通过最小化图像的总变差来以很好地去除噪声。本文将介绍全变差正则化模型的基本原理和算法，并结合具体的噪声图像复原实...