完整卷积神经网络鲜花的二分类,同时包含模型搭建、数据处理、选择面板框等,还有生成的折线图来进行准确率的对比分析和损失值的对比分析,饼图为耗时分析 压缩包同时还包含答辩PPT,和项目报告书(有背景,发展现状,方法,结果分析与讨论等等
2022-07-05 17:05:08 6.46MB 卷积神经网络 机器学习 python
这里面包含整个基于神经网络深度学习 ,实现人脸识别项目,包括原始数据 ,训练数据 训练模型 测试数据等,包含演示同步ppt文件, 使用的开发工具是pycharm,基于python3实现,该案例可做为本科毕设的入门参考,ppt内容包含整个讲解过程,从人脸识别到cnn,卷积,从欧式距离到人脸表情变化的计算详情 以及整个卷积的介绍,可以做为入门以及会议上介绍使用的文档。 参考文件 基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt介绍及基于python3实现识别源代码。
2022-06-27 14:09:30 64.04MB CNN python 卷积神经网络 人脸表情识别
1.领域:FPGA,多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法 2.内容:【提供操作视频】基于多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法matlab仿真 3.用处:用于多尺度CNN卷积神经网络的MRF图像分割算法编程学习 4.指向人群:本科,硕士,博士等教研使用 5.运行注意事项: 使用vivado2019.2或者更高版本测试,用软件打开FPGA工程,然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文,不能中文。
基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以 preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以 preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以 preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像
2022-06-10 09:10:55 45.22MB 人工智能 cnn 卷积神经网络 深度学习
1.领域:FPGA,CNN卷积神经网络 2.内容:题目,vivado2019.2平台中通过verilog实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活层+操作视频 3.用处:用于CNN卷积神经网络算法编程学习 4.指向人群:本科,硕士,博士等教研使用 5.运行注意事项: 使用vivado2019.2或者更高版本测试,用软件打开FPGA工程,然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文,不能中文。
2022-06-08 12:05:19 29.36MB CNN卷积神经网络 FPGA ReLU激活层
1.领域:matlab,CNN卷积神经网络,代码中提供了转化后的mat格式,matlab可以直接读取的MNIST标准数据库 2.内容:通过MATLAB编程实现基于CNN卷积神经网络的手写数字识别算法,数据库为MNIST标准数据库+matlab操作视频 3.用处:用于CNN卷积神经网络编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-06-08 09:10:26 28.75MB matlab cnn 算法 CNN卷积神经网络
1.领域:matlab,CNN卷积神经网络图像分割算法 2.内容:基于CNN卷积神经网络的图像中水域分割matlab仿真,仿真输出训练过程以及分割结果 +代码操作视频 3.用处:用于CNN卷积神经网络图像分割算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-06-01 12:05:36 33.22MB matlab cnn 人工智能 卷积神经网络
回归预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)多输入单输出(完整源码和数据) 多输入单输出,运行环境MATLAB2018b及以上。
时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测(完整源码和数据) 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节 卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。 长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据,比如语言句子。给定一个输入,网络能够给出一个序列输出。
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