VGG原版论文，重点标注

Inception v1原版论文，已标注重点

ResNet残差网络原版论文，已标注重点

MATLAB实现WOA-LSTM鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

卷积神经网络(CNN)入门总结-基于tensorflow2 包含CNN原理、已经在tf2中如何实现 CSDN文章地址：https://blog.csdn.net/zzpl139/article/details/127552177 在线运行地址：https://www.heywhale.com/mw/project/63410e26dfae0249677f85b0 数据地址：https://github.com/garythung/trashnet 数据地址2：https://www.heywhale.com/mw/dataset/5d1578e4708b90002c6a3238

深度神经网络LSTM（长短记忆）四个输入1个输出，进行分类预测。网上都是一些单输入单输出的时间序列预测，这里给出的是多输入单输出预测。

介绍 这是一个使用keras和mnist数据集的简单图像识别模型。 使用img_saver.py，您可以通过将png文件命名为其预测标签来生成图像。 因此，此模块在我的Express Express节点中使用。 该应用程序可以允许您键入一些随机整数，并在HTML上显示相应的图像。 Python版本 3.6 图书馆 主要依靠keras，numpy，matplotlib 权重和架构 全部保存在model.h5（顺序架构）和model.json（权重）中

稀疏R-CNN：具有可学习建议的端到端对象检测 纸（CVPR 2021） 更新 （02/03/2021）通过使用更强大的主干模型报告了更高的性能。 （23/02/2021）通过使用更强大的预训练模型报告了更高的性能。 （02/12/2020）型号和日志（R101_100pro_3x和R101_300pro_3x）可用。 （26/11/2020）提供了模型和日志（R50_100pro_3x和R50_300pro_3x）。 （26/11/2020）通过将辍学率设置为0.0，报告了稀疏R-CNN的更高性能。 楷模 方法 inf_time train_time 盒式AP 程式库 22 FPS 24小时 45.0 22 FPS 28小时 46.5 13 FPS 50小时 45.7 方法 inf_time train_time 盒式AP 下载 23 FPS 19小时

基于 LSTM 的船舶轨迹预测，训练数据

基于 LSTM 的船舶轨迹预测，测试数据集