有三种方法（1、2 和 3 [反向传播]）来预测时间序列。 这是一组 MATLAB 编程、屏幕短片、给出结果的 Fig 文件。 按照文件中的注释运行程序

由于广泛的应用和技术上的突破，目标检测（object detection）在近些年吸引了越来越多的注意力，以飞快的速度发展着。在导致目标检测领域飞速发展的众多因素中，深度卷积神经网络和GPU算力无疑占据着重要的地位。大多数顶尖的目标检测网络都充分利用了深度学习网络作为骨干网络用来提取图像特征进行分类和定位。如今，目标检测越来越多的应用在了多分类检测(multi-categories)、边缘检测(edge detection)、显著性目标检测(salient object detection)、姿态检测(pose detection)、场景文本检测(scene text detection)、人

有关建模和拓扑的详细信息，请参阅我的硕士论文，网址为： http://cmosedu.com/jbaker/students/Indirect Feedback Compensation Techniques for Multi-Stage Operational Amplifiers.pdf 相关介绍： http://cmosedu.com/jbaker/papers/Multistage_Opamp_Presentation.pdf

matlab超声波原始码该软件包是用于模拟几种超声束成形方法的MATLAB函数的集合，以及使用Field II模拟软件[1]开发的新开发的声速（SOS）估计方法。 当前，它支持三种波束成形算法的仿真：合成Kong径顺序波束成形（SASB）[2]，动态接收波束成形（DRF）和聚焦于单个接收的延迟和总和波束成形（srDAS）。 有关详细信息，请参见[3]。 要执行此软件包中提供的模块，需要正确安装Field II软件包。 该软件包包括四种类型的功能： 每通道射频（RF）数据生成功能 这些脚本在子文件夹“ RF_data_generation”中列出。 提供了两个每个通道的RF数据生成脚本。 “ RF_generate.m”文件模拟了单层介质中的集中传输。 而“ RF_twoLayers.m”文件在具有两个不同SOS的两层模型中模拟了聚焦传输。 这是通过补偿一层和两层模型中的飞行时间（TOF）差异来实现的。 波束成形功能 软件包中包含三种波束成形方法：DRF方法，SASB方法和srDAS方法。 这些波束成形功能位于文件夹“ beamforming_function”中。 使用点扩展函数体模的

matlab人脸识别代码具有两个阶段的人脸对齐重新初始化 CVPR 2017论文“具有两阶段重新初始化的深度回归架构，用于高性能面部地标检测”的测试代码。 要求 Linux OS上Caffe平台的一般环境：。 Matlab 2013a或更高版本 CUDA（如果使用Nvidia GPU） 介绍 由于不同的面部检测器通常会返回具有不同比例和中心偏移的各种面部边界框，因此如果面部界标检测算法可以产生鲁棒的结果而不过多依赖面部检测结果，这将非常有用。 为了显式处理基于回归的界标检测方法中的初始化问题，我们提供了一种具有从头到尾学习的“两阶段重新初始化”的深度回归体系结构。 我们提出的深度架构经过了端到端的培训，并使用各种不稳定的初始化方法获得了可喜的结果。 与许多竞争算法相比，它还具有出色的性能。 我们的方法与其他基准方法在300W和AFLW数据集上的比较如下所示，更多细节可以在初始论文中找到。 运行测试代码 这些模型保存在百度SkyDrive中： 300W型号：链接：密码​​：qzmi aflw的型号：链接：密码​​：1j8e 在此项目中成功构建CAFFE并下载模型后，只需在demo文件夹中

Pardoe的论文“回归传递的提升（ICML 2010）”中的两阶段TrAdaBoost.R2算法 描述 这是Pardoe等人提出的基于Boost的回归任务转移学习算法（TwoStageTrAdaBoostR2）。 在论文“回归传递的提升（ICML 2010）”中。 程序TwoStageTrAdaBoostR2包含两个以scikit-learn风格编写的主要类，其结构如下： Stage2_TrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _stage2_adaboostR2 | predict TwoStageTrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _twostage_adaboostR2 | _beta_binary_search | predict 第一类Stage2_TrAdaBoostR2是sklearn软件包中AdaBoostRe

matlab希腊字母代码论文“COLOR IMAGE DEMOSAICKING USING A 3-STAGE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK STRUCTURE”的演示代码 K. Cui、Z. Jin、E. Steinbach，使用 3 阶段卷积神经网络结构的彩色图像去马赛克，IEEE 国际图像处理会议 (ICIP 2018)，希腊雅典，2018 年 10 月。DOI： 更新 添加 TensorFlow 实现和预训练模型。 依赖项： Python 3 TensorFlow 1.XX（1.10 或更新版本） NumPy 枕头 NVIDIA GPU + CUDA（如果在 GPU 模式下运行） 数据集： 您需要下载测试数据集以针对不同的任务运行演示测试。 我们总结了数据集。 解压缩数据集并将它们放入数据文件夹中。 如果您有自己的数据集，请按照数据文件夹中的 组织数据集。 用法： 运行python main_py3_tfrecord.py来测试柯达数据集。 测试其他数据集时，只需添加--test_set NAME ，例如python main_py3_tfrecor

two_stage_RO_ccg

作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet， SSD， YOLOV3， Faster RCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。 通过消除anchor，FCOS避免了和ahor相关的复杂计算，比如在训练过程中要计算anchor和GT的IOU值。更重要的是，毕淼了和anchor相关的超参数，比如anchor的数目，比例和尺寸。FCOS具有更简单的网络结构，实现更高的精度。在单尺度单模型下，COCO上得到44.7%的AP。

描述 根据论文，我有Keras的开放源代码XinLi,LidongBing,WaiLam and BeiShi. A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction layer_definition 这部分包括编写自己的图层。 双重注意 这部分包括数据的预处理，模型的构建和模型的训练。 数据 从（ ）下载