CNN的眼病识别 从一个滑稽的挑战开始：使用卷积神经网络从眼底图像识别眼部疾病 深度学习项目 可用于模型训练和评估的代码 借助Grad-CAM增强了模型的可解释性

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl

alexnet代码matlab CNNs-visualization 利用MATLAB里的反卷积和反池化实现 王同学，想请你帮我思考一下做个东西：不知道你看过那个visualizing and understanding cnn那篇文章没有。你可以看到，他的可视化是通过上采样以及反卷积把某层的冲激响应映射会原始的RGBk空间中显示出来，这个比较合理。跟我提供的代码不太一样，我是直接将某层的冲激响应转成灰度图或者热图显示出来。你是否可以考虑参照那篇文章，用matlab把这个实现，因为我觉得这样更合理。给你提供函数表 可以用里头的transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer实现 建议使用vgg16网络，不用alexnet网络

CNNs:带TF，Keras和Pytorch的卷积神经网络

visualizing_cnns, 使用Keras和cat从CNNs可视化图层 利用Keras和cat实现卷积神经网络的可视化这个 repo 包含一个笔记本，用猫可以视化 CNNs 。要求：Kerasnumpy尽管它只用于打开图像，但你可以使用任何可以作为 numpy ndarray打开图像的对象mat

CNNs-CHB-MIT 该项目是关于将CNN应用于来自CHB-MIT的EEG数据以预测癫痫发作。 这是UNIVERSITA DI CAMERINO分配给计算机科学学士学位的小组项目。 该项目的目的是尝试复制论文中获得的结果： 该算法包括创建数据的频谱图，然后将它们与CNN模型一起使用以预测癫痫发作。 有关更多信息，请参见和 。 这两个文件分别是意大利语的作品介绍和关系。 入门 先决条件 在该项目中，anaconda用于管理软件包。 所需包装： keras 2.2.2 python 3.6.6 张量流1.10.0 matplotlib 麻木 pyedflib 科学的 为了评估网络，进行培训和测试，GPU用于快速评估。 通过使用CPU，训练时间比使用GPU慢得多。 GPU所需的软件包： 张量流 对于GPU的使用，此链接对于安装Ubuntu 18.04 LTS的所有驱

通过双向LSTM-CNNs-CRF教程进行端到端序列标签 这是针对ACL'16论文的PyTorch教程 该存储库包括 资料夹 设置说明文件 预训练模型目录（笔记本电脑将根据需要自动将预训练模型下载到此目录中） 作者 安装 最好的安装pytorch的方法是通过 设置 创建新的Conda环境 conda create -n pytorch python=3.5 激活公寓环境 source activate pytorch 使用特定的python版本（python 3.5）设置笔记本 conda install notebook ipykernel ipython kernel install --user PyTorch安装命令： conda install pytorch torchvision -c pytorch NumPy安装 conda install -c anaco

LSTM-CNNs-CRF模型，论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》的复现

论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》的代码实现

通过卷积神经网络（CNN）进行的EEG运动图像信号（任务）分类 作者：贾树跃，东北电力大学。 日期：2018年12月 下载论文 注意：本文中的方法是EEG源成像（ESI）+ Morlet小波联合时频分析（JTFA）+卷积神经网络（CNN）。 原始数据已使用Matlab Toolkit 。 我的工作是在ESI + JTFA过程之后，使用CNN对EEG数据进行分类。 通过ESI + JTFA流程预处理的数据集（.mat文件）可以通过。 可以从下载相应的预处理.Excel文件。 同时，该存储库中的代码基于原始EEG数据，无需ESI和JTFA流程，也可以取得良好的效果。 两个工作的“ MI_Pro