tf2_lstm 使用tensorflow 2.0 rc1在LSTM上进行试验。 使用来自实际油井的每日生产数据。

Tensorflow框架用于实现使用忆阻器阵列的DNN 在此代码中，我们为基于逆变器的忆阻神经形态硬件设计了一种改进的培训框架，该框架更加便于研究社区使用。 利用行业标准的TensorFlow工具，我们在以前的Matlab培训范例的基础上，为非现场培训创建了一个声明式编程方案。 通过使用有向图来表示和计算神经网络训练，该框架允许更并行和高效的计算。 文件说明 以IEEE格式编写的报告可以在最终报告pdf中找到。 在“代码实现”文件夹中，您将找到以下文件。 Tensorflow_DNN.py-用于MNIST数据集的Tensorflow训练框架 memristor_DNN.py –用于MNIST数据集的Numpy数组训练框架 MNIST_complete.mat-用于上述网络培训的MNIST数据集 先决条件 该培训框架需要以下模块： Python（2.7X或3.6X均可正常工作） Te

python opencv yolov3 目标检测，用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。

nanodet-opncv-dnn-cpp-python 用opencv部署nanodet目标检测，包含C ++和python两个版本程序的实现，使用opencv里的dnn模块加载网络模型，图像预处理和后处理模块是使用C ++和python编程实现。深度学习框架，在Windows系统和ubuntu系统，在cpu和gpu机器上都能运行。 python版本的主程序是main_nanodet.py，c ++版本的主程序是main.cpp 程序里提供输入图片尺寸320和416这两种选择，类别放置信度阈值confThreshold，nms重叠率阈值nmsThreshold可自行调整

CNN-DNN-RNN区别

学习优化：训练用于无线资源管理的深度神经网络。 Python代码可重现我们在SPAWC 2017的DNN研究中的工作。 Demo.py包含了从数据生成，训练，测试到绘制10个用户IC盒的整个过程，即使该过程是在一个包含25000个样本的小型数据集上完成的，仍可以在不到100次迭代中轻松实现94％的准确度。 在test.py中，我们对表I：高斯IC案例进行了测试阶段，该测试基于预先训练的模型。 要从头开始训练模型，请按照本文中的说明进行操作，并阅读demo.py以供参考。 所有代码均已在Python 3.6.0上成功测试。 设置 安装python 3.6 正在运行的应用程序 安装pip依赖项 pip install -r requirements.txt 运行python文件 python3 demo.py python3 test.py 参考文献：[1]孙浩然，陈香怡，施庆江

tiny-dnn-1.0.0a3.rar OpenCV 编译 易出错文件 下载错误文件 亲测有效 共享给大家

dnn训练matlab代码DNN_WMMSE [更新]：此代码已过时，请参考我们的 Python 版本： . 用于重现我们在 DNN 研究方面的工作的 MATLAB 代码。 只需运行“main.m”，您将获得高斯 IC 案例的结果。 要获得其他部分的结果，可能需要稍作修改。 我们还提供了一些预训练的函数来在表中显示我们的结果。 1 & 表 2。 要运行我们的代码，需要先安装 Neuron Network Toolbox 和 Deep Learning Toolbox。 代码已在 MATLAB 2016b 预发布平台上成功测试。 参考文献： [1] 孙浩然，陈向义，史清江，洪明义，肖夫，Nikos D. Sidiropoulos。 “学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络。” 1.0 版 -- 2016 年 9 月 作者：Haoran Sun (hrsun AT iastate.edu)

dbn matlab代码神经网络 神经网络实施MATLAB（RBM，DBN，DNN） 在该项目中，从RBM结构实现了神经网络： 受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成型随机人工神经网络，可以学习其输入集上的概率分布。 然后，实现一个DBN： 在机器学习中，深度信念网络（DBN）是一个生成的图形模型，或者是一类深度神经网络，由多层潜在变量（“隐藏单元”）组成，各层之间存在连接，但内部各层之间没有连接每层。 最后，从前两个实现中实现了深度神经网络。 MNIST数据集用于测试DNN。 MATLAB代码从“脚本”生成CSV，这些脚本用于使用R绘制一些精美的图。 该代码分为3部分： 第1部分：RBM学习->从RBM（字母数字）生成图像； 第2部分：DBN学习->从DBN（字母数字）生成图像； 第3部分：DNN学习（预训练）->比较预训练DNN和随机初始化DNN的错误率。

hybrid PSO-WPA optimization of software defects on DNN