【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

神经元 并行神经网络微框架。 在阅读论文。 特征 任意形状和大小的密集、完全连接的神经网络 具有均方误差成本函数的反向传播 基于数据的并行性 几个激活函数 支持 32、64 和 128 位浮点数 入门 获取代码： git clone https://github.com/modern-fortran/neural-fortran cd neural-fortran 依赖项： Fortran 2018 兼容编译器 OpenCoarrays（可选，用于并行执行，仅限 GFortran） BLAS、MKL（可选） 使用 fpm 构建 以串行模式构建 fpm build --flag "-cpp -O3 -ffast-math fcoarray=single" 以并行模式构建 如果您使用 GFortran 并希望并行运行神经 fortran，则必须首先安装OpenCoarray

数据集8732标记了以下10类城市声音的声音摘录（<= 4s）：空调，car_horn，儿童游戏，dog_bark，钻探，引擎怠速，gun_shot，手提凿岩机，警笛声和street_music。 使用称为开源库完成特征提取。 Librosa允许您加载声音文件，提取特征，生成波形图等。 我们将研究标准的多感知器模型以及卷积网络和递归网络。 这是使用完成的，它提供了高级神经网络API。 我想在将来尝试使用的一种模型是时间卷积网络（TCN），它基于对。 TCN的最重要组成部分是因果卷积。 “因果”仅表示在时间步t处的过滤器只能看到不迟于t的输入。 使用膨胀卷积的目的是用更少的参数和更少的层来获得更大的接收场。 TCN还使用残差块，将两个膨胀的卷积层堆叠在一起，并将最终卷积的结果加回到输入中以获得块的输出。 要求： librosa == 0.6.0 熊猫== 0.20.3 凯拉斯== 2.

神经网络实现分类matlab代码人工神经网络的 LRP 工具箱 (1.3.0) 逐层相关性传播 (LRP) 算法通过使用学习模型本身的拓扑将相关性分数归因于输入的重要组成部分来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP 工具箱为支持 Matlab 和 python 的人工神经网络提供了简单且可访问的 LRP 独立实现。 工具箱实现了 Caffe 深度学习框架的 LRP 功能，作为 10/2015 发布的 Caffe 源代码的扩展。 Matlab 和 python 的实现旨在作为沙箱或游乐场，让用户熟悉 LRP 算法，因此在实现时考虑了可读性和透明度。 可以使用原始文本格式、Matlab 的 .mat 文件和 python/numpy 的 .npy 格式导入和导出模型和数据。 查看 LRP 工具箱的实际应用 要在浏览器中试用基于 python 的 MNIST 演示或基于 Caffe 的 ImageNet 演示，请单击相应的面板： MNIST 图片 文本 基于神经网络的简单 LRP 演示，可预测手写数字并使用 MNIST 数据集进行训练。 基于使用 Caffe 实现的神经网络的更复杂的

本应用为“车牌检测与识别”，检测模型基于卷积神经网络训练，训练平台为yolov5s，车牌检测训练样本数据集大概有5000张，车牌识别训练样本数据集大概有2000张。本应用包括以下三部分：训练数据集（已经标注，可采用yolov5进行训练）、车牌检测模型文件和车牌字符识别模型文件（包括pt格式和onnx格式）、基于java swing构建的demo程序（基于此，可以扩展成WEB应用、微服务等）。

具有递归神经网络的文本生成 使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚作品集。 给定来自此数据的字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型，可以生成更长的文本序列。 模型的输出 以下是本教程中的模型训练了30个纪元并以字符串“ Q”开头时的示例输出： 奎妮：我以为你有罗马人。 Oracle这样，使所有人都反对这个词，因为他的照顾太弱了。 您的孩子们在您的圣洁的爱中，通过流血的宝座沉淀。 伊丽莎白·比什普（Bishop of Ely）：我的主，嫁给并愿意哭泣，这是最漂亮的。 然而，现在我被世界可悲的一天收为继承人，要和他父亲一起面对面观看新路吗？ 埃斯卡洛斯：为什么我们都下了更多儿子的原因。 卷：不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，这是没

本程序针对多输入多输出的耦合网络，设计了PID神经元网络，达到了很好的控制效果。

基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125

本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码