基于YOLOV5的车牌定位和识别源码，识别精度高达92%

图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模型综述 图像分类的深度卷积神经网络模

layers = [ imageInputLayer([22 1 1]) % 22X1X1 refers to number of features per sample convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') reluLayer fullyConnectedLayer(384) % 384 refers to number of neurons in next FC hidden layer fullyConnectedLayer(384) % 384 refers to number of neurons in next FC hidden layer fullyConnectedLayer(2) % 2 refers to number of neurons in next output layer (number of output classes) softmaxLayer classificationLayer];

深度学习入门实战例子必备的--MNIST手写数字数据集，可以利用CNN,GAN,DCGAN等神经网络做各种各样的实验。除了原有的四个数据集，加入了CSV格式的MNIST

运行了几个机器学习模型，根据DEAP数据集对4种维度的情绪进行分类：唤醒、效价、喜欢/不喜欢和支配。使用了两种类型的特征提取工具：快速傅立叶变换（FFT）和连续小波变换（CWT），并比较了它们在情绪分类任务中的结果。 将FFT和CWT分别结合CNN，并进行对比，最终与普通的机器学习模型做对比， 本项目实现了： 1. 模拟和实验模型设置的细节，以及详细介绍了使用的超参数，并介绍了所有模型的细节。 2. 介绍并讨论从运行FFT和CWT特征提取算法的模型中获得的结果，以及与其他最先进（SOTA）模型的比较。 3. 总结报告，并讨论了未来在脑电信号处理领域中使用深度学习技术来缓解数据非平稳性的工作。还将讨论处理EEG信号的其他方法。

眼底图像分类糖尿病视网膜病变深度学习-自有数据，短/跳过连接网络 如有任何疑问，WhatsApp-+91 9994444414

一个模型+主程序，然后里面还有CWRU轴承的数据，直接可以运行。 想修改模型可以在model.py里修改，这样就可以拿来自己搞点东西。

基于CNN和LSTM的脑电情绪识别_运用卷积神经网络_4D-CRNN,数据集为DEAP和seed。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率

带教程完整的cnn 运行源码，最简单的CNN

得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch