基于Pytorch框架自定义7层卷积神经网络模型实现垃圾分类系统源码+数据集+项目说明（人工智能期末作业）.zip 垃圾分类 实验要求： 利用深度学习模型完成垃圾分类 图片数据集来源：https://momodel.cn/explore/5d411ace1afd9427c236eab5?type=dataset Result： 使用 PyTorch 自定义 7 层卷积神经网络加 2 层全连接层的分类模型

python实现基于区域二元线性回归模型进行图像恢复源码+项目说明（人工智能期末作业）.7z 图像恢复 实验要求： 生成受损图像，函数接口 noise_mask_image 受损图像是由原始图像添加了不同噪声遮罩（noise masks）得到的 噪声遮罩仅包含 {0,1} 值。对原图的噪声遮罩的可以每行分别用 0.8/0.4/0.6 的噪声比率产生的，即噪声遮罩每个通道每行 80%/40%/60% 的像素值为 0，其他为 1。 使用区域二元线性回归模型，进行图像恢复。 评估误差为所有恢复图像与原始图像的 2-范数之和，此误差越小越好。 Result： 使用线性模型以 10 x 10 的区域为单位，进行像素预测，直到完成整张图片的像素预测，完成图像恢复

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