YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,在开始之前给大家推荐一下...
【LSTM分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-attention实现数据分类附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷...
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测(Python代码实现)
1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例【数学建模】“华为杯”高级神经网络Keras(Python代码实现)2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现数据:2.2 运行结果
【车牌识别】基于卷积神经网络CNN实现车牌识别附matlab代码
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【GRU回归预测】基于贝叶斯网络以后卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
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基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM混合神经网络实现数据回归预测附Matlab代码
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【图像识别】基于卷积神经网络CNN和支持向量机SVM实现花卉图像识别附matlab代码
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高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测(Python代码实现)
目录1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现2.2 运行结果3 高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测(Python代码+数据)1 高级神经网络Keras知识...
【LSTM时序预测】基于卷积神经网络结合长短时记忆CNN-LSTM实现时序数据预测附matlab代码
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【信号检测】基于卷积神经网络CNN检测噪声海洋中的单个信息附matlab代码
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