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2022-07-06 16:06:41
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除机器学习安装工具包外，里面还有包含了多种机器学习算法里，如BP神经网络、SVM、SOM等。希望可以帮助到大家
2022-06-03 14:04:38
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基于LabVIEW可使用opencv DNN模块调用的深度学习工具包，在labview 2018及以上版本64位中下载安装即可使用，无需重新编译opencv，省去苦苦编译却无法通过的痛苦，简单高效且容易上手。
2022-05-26 17:14:52
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除机器学习安装工具包外，里面还有包含了多种机器学习算法里，如BP神经网络、SVM、SOM等。希望可以帮助到大家
2022-05-13 21:05:58
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用于图像分类的SqueezeNet预训练模型是R2020a中的“深度学习工具箱”的一部分，不需要单独安装。 如果您使用的是深度学习工具箱的 R2020a 版本，您可以在命令行中键入“squeezenet”或直接访问模型，而无需从 Deep Network Designer App 安装。
如果您使用的是 R2018a 到 R2019b，则需要下载并安装此支持包。
SqueezeNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开挤压网.mlpkginstall 文件将启动您所拥有的发行版的安装过程。
该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。
用法示例：
净 = 挤压网（） 网络层
2022-05-06 21:30:34
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