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针对目前行人重识别技术的缺点，提出一种基于Siamese网络的行人重识别方法.首先使用Dropout算法对卷积神经网络进行改良，降低发生过拟合问题的概率；而后构造一个Siamese网络，将CNN （Convolution Neural Network）中特征提取和检验相融合，提高图像识别的效率和准确率；最后利用度量学习算法中的马氏距离作为检索图像匹配相似度的评价指标.实验结果表明：针对Market-1501数据集，该方法可以有效提高采用卷积神经网络的行人重识别方法识别效率和准确率.

基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释 以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zi

基于HLS的高效深度学习卷积神经网络FPGA实现方法项目全部数据.zip本文通过对现有相关研究的分析、总结和改进，给出了一系列在软件层面上如何构建和训练小巧高效且利于硬件加速的网络方法，在FPGA实现时如何减少资源、降低功耗及提高速度的方法，以及在HLS中如何增加设计灵活性、可移植性和可扩展性的方法，具有很好的实用价值。并结合这些方法构建和训练了一个网络，命名为EfficientNet，使用HLS在FPGA上对其进行了推断加速。通过与其他网络和平台的对比，验证了这些方法的有效性。本文的主要工作和贡献如下： 设计实现了一种轻量化的深度学习网络EfficientNet。针对传统网络参数量及计算量大且不利于硬件加速的问题，本文在保证精度的前提下，分析了以深度可分离卷积代替标准卷积、以步进代替池化、以平均池化代替全连接的方法，提出了尺寸不变通道增减交替的方法，并对这些方法进行了集成，从而构建了一个低复杂度的DCNN网络，并命名为EfficientNet。实验结果表明EfficientNet在公开的Flower_photos数据集上的分类精度为89.3%，相比Inception-v3，在参数量

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基于卷积神经网络的语音识别声学模型的项目源码.zip基于卷积神经网络的语音识别声学模型的项目源码.zip基于卷积神经网络的语音识别声学模型的项目源码.zip 声学模型介绍 1) DCNN-CTC声学模型介绍 该模型主要是在speech_model-05上进行修改，上述模型主要使用DCNN-CTC构建语音识别声学模型，STcmds 数据集也是仿照该模型进行修改，最后实验结果如上图所示； 2) MCNN-CTC声学模型介绍 该模型主要是在speech_model_10 脚本上进行实验，最终实验结果可在上图2）所示结果，最终MCNN-CTC总体实验结果相较于DCNN-CTC较好； 3) DenseNet-CTC声学模型介绍 上述模型主要是在 DenseNet上进行实验，最终实验在Thchs30数据集结果可以达到接近30%左右的CER，具体实验可以自己付尝试一下; 4) Attention-CTC声学模型 此模型主要在DCNN-CTC基础上，在全连接层进行注意力操作，最终结果相较于其他结果相较于DCNN-CTC可能有提升，具体可以参看speech_model_06脚本；

0引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算并且含有深层次结构的深度前馈神经网络，是深度学习的代表

针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题，提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法，在AlexNet的基础上对其参数进行改进，在大型数据集ImageNet上对网络进行训练，将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器，对AlexNet提取的特征进行分类识别，最后在实验中采用不同的交叉验证方法，并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较。结果表明，提出方法的准确度达到98％的分类精度，高于传统AlexNet分类器的85%。目前系统已开始试用，并且性能稳定，满足了发票系统的业务需要。

包含训练代码、预测代码、数据划分代码、网络代码等，采用pytorch框架所写。 代码中包含3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最邻近（KNN）这三个机器学习算法。可以随意组合为3DCNN-SVM、3DCNN-RF、3DCNN-KNN。代码清晰，便于理解。也可单独训练3DCNN或者机器学习。