inception-CNN重建图片

资源导出成html了，能用百度aistudio上运行，可直接复制粘贴，数据集在百度平台能搜到。开头的数据路径需自己修改。

tensorflow+cnn神经网络学习模型保存及调用，通过五种类型花卉(附在附件中）真实jpg图片，实现数据的分类学习，模型的保存，及调用方法。

lpc matlab代码一维三重神经网络 1D-Triplet-CNN神经网络模型的PyTorch实现在A.Chowdhury和A.Ross使用1D三重态CNN融合MFCC和LPC功能中对严重降级的音频信号中的说话人进行识别中进行了描述。 研究文章 和，使用严重降级的音频信号中的1D三重态CNN融合MFCC和LPC功能以进行说话人识别，《 IEEE信息取证与安全交易》（2019年）。 IEEE Xplore： 实施细节和要求 该模型是使用Python 3.6在PyTorch 1.2.1中实现的，并且可能与PyTorch和Python的不同版本兼容，但尚未经过测试。 文件中列出了其他要求。 用法 源代码和模型参数 1D-Triplet-CNN模型的源代码可以在子目录中找到，而预训练模型可以在子目录中找到。 数据集 子目录中可使用的预训练模型是根据从获得的Fisher语言语料库的子集进行训练的。 训练数据也因从数据集获得的不同程度的Babble噪声而退化。 训练1D-Triplet-CNN模型 为了按照研究论文所述训练1D-Triplet-CNN模型，请使用子目录中提供的1D-Triple

Recent Advances in Convolutional Neural Networks 的中文翻译版。 卷积神经网络综述类论文，建议对卷积神经网络有一定的了解再看。 此资源是该论文在国内的首个中文翻译版。 原论文详细介绍了卷积神经网络领域所用到的技术和以后的发展趋势。 英文原文地址:https://arxiv.org/abs/1512.07108

mnist手写体数字识别，含mnist数据集，训练代码，验证代码和测试源代码，实验报告以及手写体数字的测试样例图片，可以在终端对预测值和原始值进行输出。其中运行环境为pycharm+tensorflow1.x

提前说明一下，本文的CNN神经网络模型是参考网上诸多相关CNN图像分类大牛的博客修改的，在模型的基础上，用python的Flask框架搭载了一个web页面用来可视化展示。 第一步，爬取图片数据集 用python实现了一个非常简单的网络爬虫，对百度图片接口 http://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=高清动漫&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid

通过CNN网络实现对多特征数据进行分类，我主要是用来分类数据。实现多分类，对新手学习很好，配有中文解释，希望可以帮助大家。完成对CNN网络的学习

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