人工神经网络、CNN、RNN、lstm

【深度学习】CNN卷积神经网络-识别阿喵阿汪源代码

基于pytorch深度学习框架的AlexNet卷积神经网络，主要用于图像图像分类任务。可以作为demo示例自行学习

pytorch实时表情识别框架，可选择VGG和Resnet两种模型进行训练，支持自制训练集训练、推理，可自由修改类别数、输入图片大小

本人之前一直在学习医学图像超分辨率重建，这是2016发表在CVPR上的少有的关于超分的文章，经过一段时间的学习制作了这个PPT，可以用来课程演示或者自己对超分重建的学习。

Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析

脑年龄预测 最后一年的项目-深度学习CNN预测大脑年龄

X射线图像中COVID-19的检测

深度学习CNN代码,帮助理解卷积网络，代码是可以运行的，没有问题

基于CNN的调制识别，keras框架，tensorflow后端，数据集为github通用数据集。 We survey the latest advances in machine learning with deep neural networks by applying them to the task of radio modulation recognition. Results show that radio modulation recognition is not limited by network depth and further work should focus on improving learned synchronization and equalization. Advances in these areas will likely come from novel architectures designed for these tasks or through novel training methods.