情感分析分类 先决条件 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 安装Spacy英语数据 python -m spacy download en 框架 火炬 数据集 Cornell MR（电影评论）数据集 实施 RNN LSTM 双LSTM LSTM +注意 有线电视新闻网

2D-CNN和3D-CNN_MRI分类 使用5折交叉验证对MRI进行多分类的2D CNN和3D CNN模型。 所有图像均为NIfTI 用于早期融合的3D CNN架构 二维融合CNN的准确性/损失，平均为5倍 （a）2D，（b）3D融合CNN的混淆矩阵

cnn源码matlab去建立癫痫发作预测 该项目使用 CNN + LSTM 架构从 EEG 数据预测癫痫发作。 它将数据分类为 preictal(label = 1) 或 interictal (label = 0)。 可在此处找到用于该项目的数据： 。 该项目有两部分： 预处理： 预处理脚本使用小波变换对 EEG 信号进行去噪，降低采样频率并将 10 分钟片段分成 15 个时间序列。 项目的这部分是用 MATLAB 编写的。 该脚本位于 source/Preprocessing/Preprocess_data.m 下。 CNN + LSTM： 预处理完成后，将使用此数据训练 CNN + LSTM 模型。 架构如下图所示： source/DataGenerator.py 脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。 有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。 注意：要安装使用的 python 库： 下载此存储库。 使用以下命令安装依赖项：pip3 install -r requirements.txt（假设已经安装了 python3 和 pip） sourc

cnn源码matlab #基于深度迁移学习对JPEG图像进行隐写分析 keywords：deep learning,transfer learning,steganalysis ##内容介绍 DCTR_matlab：使用MATLAB实现的残差图像的离散余弦变换算法。 SRNet：隐写分析残差网络实现，CNN网络中加入深度学习短连接（shortcut connections）的残差层。 log：保存tensorboard可视化查看日志文件，可在网页localhost：6060中打开，观察网络和张量的变化以及进行loss，acc曲线图的绘制等。 savemodel：训练过程中保存的训练模型。 conv.py：CNN网络的卷积层等部分，主要用来进行隐写特征提取。 dataload.py：对JPEG图像进行处理生成网络能够读取的格式。 dctr.py：对JPEG图像进行DCTR（残差图像的离散余弦变换）进行DCT基核滤波提取图像在变换域（频域空间）的隐写特征，以及使用高通滤波器进行空间域的特征提取。 distance：计算源域和目标域数据的KV核距离（高斯核和线性核）。 others.py：用

代码包含当前流行的深度学习TCNN代码以及详细的运行说明

一维CNN for CWRU

深度学习 RNN和CNN 该存储库包含两个项目-1）基于CNN（Counvolutional Neural Network） 2)Based on RNN(Recurrent neural network) 1）CNN： 该模型可以识别图像中的花朵！！ 模型将输入的图像分为5类-> 1）雏菊> 2）蒲公英> 3）向日葵> 4）玫瑰> 5）郁金香 Directory contains - 从Kaggle下载数据，将数据隔离到训练和验证集中，预处理图像，构建模型，训练，使用来自其他来源的手动收集的数据进行测试，绘制图形的代码，并允许您上载和测试模型的代码 一个ppt（解释神经网络的结构，详细信息，图形，图像） 2）RNN： 一个可以从句子中猜出你的情绪的模型！！！ 模型主要读取句子并预测响应-积极/消极/中立 Th

人工神经网络 人口形状：（5，11）[24。 48. 24. 48. 0.4 0.2 0.82 0.9 1. 0. 0.]结果Acc：0.0结果损失：1.0已保存总体结果：EXPERIMENT-1616702854 / PopualtionData_5_TIME1616702856.csv [[32。 24. 40. 24. 0.4 0.63 0.06 0.9 1. 0. 0.] [24。 48. 24. 48. 0.4 0.2 0.82 0.9 1. 0. 0.] [16。 8. 56. 48. 0.4 0.36 0.87 0.9 1. 0. 0.] [16。 48. 24. 40. 0.2 0.37 0.74 0.9 1. 0. 0.] [56。 24. 64. 16. 0.2 0.62 0.15 0.9 1. 0. 0.]]运行实验：[32。 24. 40. 24. 0.4 0.63

神经网络 在Python中从头开始逐步实现R-CNN

PyTorch中的域自适应快速R-CNN 这是Haoran Wang（ ）实施的“用于野外物体检测的域自适应快速R-CNN”的PyTorch实现。 原始文件可以在找到。 此实现基于 @ 。 如果您发现此存储库有用，请引用以下原始论文： @inproceedings{chen2018domain, title={Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild}, author = {Chen, Yuhua and Li, Wen and Sakaridis, Christos and Dai, Dengxin and Van Gool, Luc}, booktitle = {Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},