在本文中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来改善轻子对撞机上希格斯玻色子-胶子有效耦合的精度。 CNN用于识别希格斯玻色子和Z玻色子相关的生产过程，希格斯玻色子在质心能量250 GeV和积分光度5 ab处衰变成胶子对，而Z玻色子衰变成轻子对。 -1。 通过使用CNN，有效的耦合测量的不确定性可以使用pythia数据从1.94％降低到约1.28％，使用蒙特卡罗模拟中的herwig数据可以从1.82％降低到约1.22％。 此外，使用不同最终状态成分的CNN的性能表明，领先和次领先射流成分的能量分布在识别中起主要作用，与使用常规CNN相比，使用CNN进行有效耦合的最佳不确定性降低了约35％。 方法。

# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

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本文来自于腾讯云，全文阐述了卷积神经网络的基本结构和原理，希望对您的学习有帮助。先明确一点就是，DeepLearning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deeplearning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点，DeepLearning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等

乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

手写方程式求解 使用卷积神经网络求解手写方程 要求 OpenCV 凯拉斯 介绍 在这个项目中，我尝试使用opencv和pretrain resnet50模型评估手写表达式。 为了测试项目，我在油漆上创建了手写表达并将图像加载到Evaluate_Equation.ipynb中 代码说明 1. Extract_data.ipynb 从数据集中加载图像 图像->灰度->图像取反 查找轮廓 按boundingRect排序 查找具有最大面积的矩形 裁剪图片 将图像调整大小并调整为一维数组 附加课程（从0到12的数字） 存储在列表中并转换为csv 2. Handwriting_train.ipynb 使用熊猫导入csv 分为图像和标签 将1D图像转换为3D图像 将图像重塑为（，28,28,3） 导入预训练的Resnet50模型并添加密集层 训练模型 保存模型 3. Evaluate_Equ