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Matlab DPCM编码代码 - Deep-Compressed-Sensing: 基于深度学习和深度神经网络的图像与视频(量化)压缩...

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简介：
本项目提供基于MATLAB实现的DPCM编码算法，并结合深度学习技术，应用于图像及视频数据的高效压缩。代码适用于Deep-Compressed-Sensing框架下进行图像、视频的高质量量化压缩研究。 以下是关于Matlab DPCM编码及压缩感测相关的最新论文与代码的总结： 1. 基于迭代/优化/深度学习或基于深度神经网络（DNN）的方法在图像、视频量化以及压缩感知领域的应用。 2. R.Liu等人发表的文章《鲁棒压缩感测MRI的理论上有保证的优化框架》，该文章探讨了如何通过一个理论上可证明有效的优化方法来提高MR成像中的数据采集效率。这篇文章收录于AAAI人工智能大会会议录，出版时间为2019年。 3. DNN-CS-STM32-MCU项目使用Tensorflow在STM32MCU板上实现了基于CS的信号重建功能，并利用深度神经网络技术进行优化处理。 4. W.Shi等人撰写的《图像压缩传感中的卷积神经网络应用》，该文发表于IEEE Trans Image Processing期刊，探讨了如何通过CNN来实现高效的图像压缩感知任务。文章出版年份为2019年。 5. 杜J等人的研究“感知压缩感知”，在第36届中国模式识别与计算机视觉会议上进行了展示，并收录入会议论文集（页码范围：268-279），发表时间为2018年。该文探讨了如何利用感知信息来改进传统CS框架的性能。 6. ISTA-Net项目采用Tensorflow实现了一个基于可解释性优化启发式深度网络，用于图像压缩传感任务。 以上内容涵盖了从理论研究到实际应用开发等多个方面的工作成果，在相关领域具有一定的参考价值。

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  • Matlab DPCM编码代码 - Deep-Compressed-Sensing: 基于深度学习和深度神经网络的图像与视频(量化)压缩...
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    本项目提供基于MATLAB实现的DPCM编码算法，并结合深度学习技术，应用于图像及视频数据的高效压缩。代码适用于Deep-Compressed-Sensing框架下进行图像、视频的高质量量化压缩研究。 以下是关于Matlab DPCM编码及压缩感测相关的最新论文与代码的总结： 1. 基于迭代/优化/深度学习或基于深度神经网络（DNN）的方法在图像、视频量化以及压缩感知领域的应用。 2. R.Liu等人发表的文章《鲁棒压缩感测MRI的理论上有保证的优化框架》，该文章探讨了如何通过一个理论上可证明有效的优化方法来提高MR成像中的数据采集效率。这篇文章收录于AAAI人工智能大会会议录，出版时间为2019年。 3. DNN-CS-STM32-MCU项目使用Tensorflow在STM32MCU板上实现了基于CS的信号重建功能，并利用深度神经网络技术进行优化处理。 4. W.Shi等人撰写的《图像压缩传感中的卷积神经网络应用》，该文发表于IEEE Trans Image Processing期刊，探讨了如何通过CNN来实现高效的图像压缩感知任务。文章出版年份为2019年。 5. 杜J等人的研究“感知压缩感知”，在第36届中国模式识别与计算机视觉会议上进行了展示，并收录入会议论文集（页码范围：268-279），发表时间为2018年。该文探讨了如何利用感知信息来改进传统CS框架的性能。 6. ISTA-Net项目采用Tensorflow实现了一个基于可解释性优化启发式深度网络，用于图像压缩传感任务。 以上内容涵盖了从理论研究到实际应用开发等多个方面的工作成果，在相关领域具有一定的参考价值。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 基于Python和深度学习神经网络（NCF）的视频推荐系统源码.zip
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    该压缩包包含一个利用Python语言实现的基于深度学习神经网络（NCF）算法的视频推荐系统的完整源代码。 python实现基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统源码.zip包含了已经本地编译并可运行的代码。项目难度适中，并且内容经过助教老师的审核，确保能够满足学习和使用需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
     
  • 深度学习神经网络(DNN)
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    深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
     
  • Python深度学习：探索深度学习技术与神经网络...
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    《Python深度学习》一书带领读者深入浅出地理解并实践深度学习及神经网络技术，利用Python语言进行高效编程和模型构建。 探索先进的人工智能深度学习模型及其应用 通过使用流行的Python库如Keras、TensorFlow和PyTorch来研究先进的深度学习技术和它们在计算机视觉与自然语言处理（NLP）中的应用场景。 本书特色： - 建立神经网络及深度学习的坚实基础，利用Python相关库。 - 探索高级深度学习技术及其在计算视觉和NLP领域的应用。 - 学习如何使用强化学习使计算机能在复杂环境中导航，并理解支撑流行游戏如围棋、Atari 和Dota背后的先进算法。 随着人工智能在商业和消费者需求中的广泛应用，深度学习已经成为当今及未来市场需求的关键。本书旨在探索深度学习技术并培养读者的深度学习思维模式，以便将其应用于智能的人工智能项目中。 第二版将深入介绍深度学习的基础知识，包括深层神经网络及其训练方法，并利用高性能算法与流行Python框架进行实践操作。您还将了解不同的神经网络架构如卷积网络、递归网络和长短期记忆（LSTM）等，解决图像识别、自然语言处理及时间序列预测等问题。 本书最后将使读者掌握实用的深度学习知识并理解其实际应用案例。 - 掌握神经网络及其深度学习过程背后的数学理论 - 使用卷积网络与胶囊网络调查并解决问题中的计算机视觉挑战 - 通过变分自编码器和生成对抗性网路（GAN）解决生成任务 - 理解强化学习，并掌握代理在复杂环境下的行为模式 - 利用递归网络(LSTM, GRU)及注意模型完成复杂的自然语言处理任务 本书适合数据科学家、机器学习工程师以及深度学习的初学者，这些读者已经具备了基础的机器学习概念和一些使用Python编程的经验。同时建议有一定的数学背景并理解微积分与统计学的概念。
     
  • 关于强化学习、深度学习和神经网络的论文
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    本文探讨了强化学习、深度学习及神经网络的核心理论与应用实践，分析它们之间的联系与区别，并提出未来研究方向。 本段落研究了多目标分布式优化问题，并提出了一种基于神经网络的协作神经动力学方法来寻找Pareto最优解并实时生成多个解决方案。 多目标优化涉及同时最小化或最大化几个相互冲突的目标函数，这种问题在科学、工程和经济等领域中普遍存在。例如，在机器学习、模型预测控制以及智能建筑设计等场景下都会遇到这类挑战。由于这些问题的复杂性，传统的方法往往难以有效解决。而基于神经网络的协作神经动力学方法提供了一种有效的途径。 该方法的核心在于利用多个相互作用的神经网络来处理每个目标函数，并通过它们生成Pareto最优解。这种方法不仅能够实时地产生多种解决方案以应对环境变化，还适用于分布式优化场景中的多代理合作问题。 论文详细阐述了基于协作神经动力学策略下的多目标分布式优化算法，并证明了其收敛性。实验验证显示该方法能够在动态环境中有效生成多个Pareto最优解并及时调整这些方案以适应新的情况。 综上所述，采用协作神经动力学的方法是一种有效的解决复杂多目标分布式问题的手段，具备实时产生多种解决方案和快速响应环境变化的优点。
     
  • Matlab DPCM编码代码 - 图像压缩使用DPCM: Image_compression_us...
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    本项目为图像压缩应用设计的Matlab实现，采用差分脉冲编码调制(DPCM)技术。通过预测误差编码减少数据冗余，有效提高图像压缩效率和质量。 该存储库包含用MATLAB编写的差分脉冲编码调制（DPCM）的示例代码，用于图像压缩。
     
  • 图神经网络的深度学习实战
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    本书专注于图神经网络在实际问题中的应用与实践，通过丰富的案例和代码示例，帮助读者掌握深度学习技术在复杂图形数据处理上的技巧和方法。 《深度学习-图神经网络实战》是一套视频教程，包含视频、源码、数据及文档资料的下载资源。这套课程旨在帮助学员快速掌握在图模型领域中应用深度学习算法的方法和技术，并通过具体项目实践来巩固所学知识。 该课程涵盖三个主要模块： 1. 图神经网络的经典算法解读：详细讲解GNN（图卷积网络）、GCN（图形注意力机制）等核心算法； 2. PyTorch-Geometric框架实战教程：全程演示如何利用PyTorch-Geometric进行实际开发和应用； 3. 项目实战演练：基于真实数据集，构建图模型并训练相关神经网络，在具体应用场景中加以运用。 整套课程以通俗易懂的方式讲解，并提供所有必要的资源支持学习过程。
     
  • 深度学习之深度信念网络（Deep Belief Network）
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    深度信念网络是一种深层神经网络模型，通过逐层训练预训练机制，能够高效地捕捉数据中的复杂特征表示。 深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）由Geoffrey Hinton在2006年提出。它是一种生成模型，通过训练神经元间的权重，可以使得整个网络按照最大概率来产生训练数据。除了识别特征、分类数据外，我们还可以利用DBN进行数据的生成工作。例如，在手写数字的识别中就可以应用到DBN技术。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。