我总结了论文中循环神经网络的应用实验。我通过两个实验对比了RNN和LSTM的性能：实验一是在MNIST图片分类任务中，我将RNN、LSTM与CNN（LeNet）进行比较，发现CNN因其对空间特征提取的优势而表现...

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论文作者提出了一种频率动态卷积（FDConv）方法，通过傅里叶域分组生成频率多样化的权重，解决了传统动态卷积参数冗余和频率响应相似的问题。FDConv包含傅里叶不相交权重、核空间调制和频带调制...

我总结了混淆矩阵计算方法，实现了一个Python函数用于计算分类模型的精确率、召回率、F1分数等核心指标。该函数支持逐类别评估和整体性能统计，包含微平均计算和防除零处理，可直接集成到模型训...

本实验使用K近邻分类算法对sklearn葡萄酒数据集进行分类，采用标准化预处理、网格搜索优化超参数（k值、距离度量、权重方式）并结合5折交叉验证确保模型稳定性。最终，最佳模型在测试集上实现10...

我汇报了论文的修改翻译和LaTex排版进度，并讨论了期刊投稿的图片格式要求与查重建议。在遥感模型改进方面，我通过实验验证了模型在Vaihingen和LoveDA数据集上的性能提升，同时发现Potsdam数据...