卷积神经网络，研究综述，pdf，CNN,

不使用'conv（）'的矩阵方法进行线性卷积在这里我编写了通过矩阵方法进行线性线性卷积的代码。 它需要两个向量并对它们进行线性卷积。 我做了一个名为 shiftFTN 的函数（函数代码附在 zip 文件中的主 m 文件中）来将向量向右移动 1。

基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于CNN卷积神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

含作业文件+完整数据集+图片文件。上传的是已经做过一遍了版本，可以作为答案，如果要自己做一遍就把start code到end code之间的删掉就行了。那之间的就是作业要求写的代码

关于FCOS的一些改进（FCOS：完全卷积One-Stage对象检测）

癫痫脑电分类的课题在生物医学信号处理和机器学习领域很火。这个资源使用了美国儿童医院CHB-MIT数据集，所以首先你得先下载了这个数据集。太大了，资源放不下。 这个资源有癫痫分类的完整过程，包括从CHB-MIT数据集中取出数据，使用var做数据异常检验，利用低通滤波器和归一化函数对数据预处理，提取数据特征，构建1D-CNN卷积神经网络模型，利用数据训练模型，展示模型训练效果。 资源适合做这方面研究的同学，算是入门人工智能入门级的。

基于Tensorflow（卷积神经网络）识别花卉图片 数据文件在ModelJS文件夹里，已经加了两个批处理文件，需要先运行代码再依次打开

加法器MATLAB代码用于全卷积网络的 Atrous 空间金字塔池的 SoC 实现 队号 xohw19-188 项目名 用于全卷积网络的 Atrous 空间金字塔池的 SoC 实现 日期 2019 年 6 月 27 日。 上传档案的版本 1 大学名称 卡拉布里亚大学 信息学、建模、电子和系统工程系 主管姓名 斯蒂芬妮娅·佩里 主管邮箱 参与者 克里斯蒂安·塞斯蒂托 电子邮件 使用的板 Digilent ZedBoard Zynq-7000 ARM/FPGA SoC 开发板 Vivado 版本 2017.4 项目简述 此设计提供了一种新颖的 IP 核，该核采用 Atrous 空间金字塔池化方法，以更好地执行用于深度学习目的的语义图像分割。 通过以不同的速率应用扩张卷积，研究人员已经表明，这种策略可以更好地管理视野，并能够更好地识别多个尺度的物体。 通过利用 FPGA 的并行化能力，联合执行多个扩张卷积和全局平均池化。 通过使用 ZedBoard，整个系统允许内核和 DDR 之间通过 DMA 进行通信； 这些测试旨在通过​​将组件提供并存储在 DDR 中的结果与模拟其行为的 MATLAB