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深度学习常用网络pytorch代码整理合集 包括 AlexNet , LeNet, NiNet, ResNet, VGGNet

基于局部特征的卷积神经网络模型

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针对生成对抗网络（GAN）这一热点模型，介绍其发展和应用的趋势。本文主要对比了现有几种典型的生成对抗网络模型及其变体：生成对抗网络（GAN）、条件生成对抗网络（CGAN）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、半监督生成对抗网络（SGAN）信息生成对抗网络（InfoGAN）。同时本文系统地总结了生成对抗网络各种变体在计算机视觉领域的主要应用及性能优劣。文章最后分析了生成对抗网络存在的问题，以及对生成对抗网络研究趋势做了总结和展望。

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基于复杂网络理论知识研究了无标度网络的构造算法，并在原有的BA无标度网络模型的基础上，通过加入内部边和重连边机制使该网络模型不但具有无标度特性而且具有现实社会网络的小世界特性，同时给网络的节点加入初始引力，得出了一种改进的无标度网络模型。最后，不仅从理论上通过平均场方法验证了改进模型，而且通过数据仿真验证该模型。

基于深度学习网络模型的鱼群异常行为识别方法

完整的PDF版 　第1章 绪论 　　1.1 从生物神经网络到人工神经网络 　　1.2 人工神经网络的发展史 　　1.3 人工神经网络的应用 　　1.4 生物神经元 　　1.5 人工神经元模型 　　1.6 神经网络的结构 　　1.7 神经网络的特点 　　1.8 神经网络的学习方式 　　第2章 MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型 　　2.1 MATLAB工具箱的神经元模型 　　2.2 MATLAB工具箱中的神经网络结构 　　2.3 MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性 　　2.3.1 网络对象属性 　　2.3.2 子对象属性 　　第3章 感知器 　　3.1 感知器神经元及感知器神经网络模型 　　3.2 感知器的学习 　　3.3 感知器的局限性 　　3.4 单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计 　　3.5 多层感知器神经网络及其MATLAB仿真 　　3.6 感知器应用于线性分类问题的进一步讨论 　　第4章 线性神经网络 　　4.1 线性神经网络模型 　　4.2 线性神经网络的学习 　　4.3 线性神经网络的MATLAB仿真程序设计 　　4.3.1 线性神经网络设计的基本方法 　　4.3.2 线性神经网络的设计例程 　　第5章 BP网络 　　5.1 BP神经元及BP网络模型 　　5.2 BP网络的学习 　　5.2.1 BP网络学习算法 　　5.2.2 BP网络学习算法的比较 　　5.3 BP网络泛化能力的提高 　　5.4 BP网络的局限性 　　5.5 BP网络的MATLAB仿真程序设计 　　5.5.1 BP网络设计的基本方法 　　5.5.2 BP网络应用实例 　　第6章 径向基网络 　　6.1 径向基网络模型 　　6.2 径向基网络的创建与学习过程 　　6.3 其他径向基神经网络 　　6.4 径向基网络的MATLAB仿真程序设计 　　第7章 竞争型神经网络 　　7.1 竞争型神经网络模型 　　7.2 竞争型神经网络的学习 　　7.3 竞争型神经网络存在的问题 　　7.4 竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计 　　第8章 自组织神经网络 　　8.1 自组织特征映射神经网络模型 　　8.2 自组织特征映射神经网络的学习 　　8.3 学习向量量化神经网络模型 　　8.4 学习向量量化神经网络的学习 　　8.5 LVQ1学习算法的改进 　　8.6 LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计 　　第9章 反馈型神经网络 　　9.1 Elman神经网络 　　9.2 Hopfield神经网络 　　9.3 反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计 　　第10章 图形用户界面 　　10.1 图形用户界面简介 　　10.2 图形用户界面应用示例 　　10.3 图形用户界面的其他操作 　　第11章 Simulink 　　11.1 Simulink神经网络仿真模型库简介 　　11.2 Simulink应用示例 　　第12章 自定义网络 　　12.1 自定义神经网络 　　12.1.1 自定义神经网络的创建 　　12.1.2 自定义神经网络的初始化、训练与仿真 　　12.2 自定义函数 　　附录A 神经网络工具箱函数 　　参考文献