DataLoader Dataset不能满足需求需自定义继承torch.utils.data.Dataset时需要override __init__, __getitem__, __len__ ，否则DataLoader导入自定义Dataset时缺少上述函数会导致NotImplementedError错误 Numpy 广播机制： 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错 当输入数组的某个轴

基于对象的CNN（OCNN）用于卫星图像语义标记 OCNN的目标是为卫星图像的语义标记提供一种快速，准确的方法，同时保留有关地理实体的详细信息。 它旨在易于实施，以支持卫星图像映射和基准研究评估。 如果您认为这有帮助，请引用我们的作品 此外，我们还要感谢Thomas Blaschke教授，Stefan Lang教授，Dirk Tiede教授以及OBIA小组成员的宝贵建议。 笔记： 基于对象的CNN（OCNN）已经集成了逐像素CNN（PCNN）策略，因此我们放弃了Matlab版本的PCNN，因为它的效率似乎有点低。 要使用OCNN代码，您可能需要确保已经满足必要的环境。 相关的模块或软件包是： 张量流 cv2 泡菜 还应安装其他基本模块，例如numpy，scipy，PIL。 整体结构（这是原型，所以可能看起来有些碎裂）： |-OCNN_main.py (improtant!)

通过图表示学习预测患者结果 该存储库包含用于通过“图形表示​​学习”预测患者结果的代码。 您可以在以下网址观看W3PHIAI（AAAI研讨会）上的聚焦演讲视频： 引文 如果您在研究中使用此代码或模型，请引用以下内容： @misc{rocheteautong2021, title={Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning}, author={Emma Rocheteau and Catherine Tong and Petar Veličković and Nicholas Lane and Pietro Liò}, year={2021}, eprint={2101.03940}, archivePrefix={arXiv}, p

基于python语言书写用到的函数库有tensorflow，numpy，pandas，matplotlib. 此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集，涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集，经实验效果良好，准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别，测试图片为自己绘制。 经实验，效果良好

In this paper we propose acoustic direction of arrival (DOA) estimation with neural networks. Conventional signal processing tasks such as DOA estimation have benefited from recent advancements in deep learning, which leads to a data-driven approach that allows neural networks to be employed in a black-box manner. From traditional aspects, modern network models often lack interpretability when directly employed in signal processing realm. As an alternative, we introduce a learnable network from

cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

单因素、多因素、ConvLSTM预测、单步预测多步预测、数据处理

使用深度学习预测股票市场 在这个项目中，我使用称为LSTM的最佳深度学习算法之一来预测和预测Amazon Inc.的价格。

慢性肺疾病 使用卷积神经网络对肺部疾病进行分类

内含Mask R-CNN原文、Faster R-CNN系列文章、网上收集的资料、对内容的详解、很好的学习参考。 Mask R-CNN全文翻译：https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/127038317?spm=1001.2014.3001.5502 学习PySide2基于Python开发人工智能系统应用： https://blog.csdn.net/weixin_43312117/article/details/125512308?spm=1001.2014.3001.5501 Mask R-CNN数据标注和模型训练：https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/124851003