基于深度学习的语音情感识别系统matlab算法实现

基于深度学习的图像除雾增强系统matlab实现，包含数据集以及算法

深度学习解决双目立体视觉问题（matlab，毕设）

深度学习人脸识别素材，内含Matlab深度学习的代码一份（地址，图像大小和目录个数要自己改一下）；剑桥大学的图像数据库：共40个人，每人10张图，图片都是像素256，灰度级的.pgm格式，大小92x112；500+的彩色大小不定人物图像；500+的人脸图像，分训练和测试、人脸的模糊度不同

LightNet是一个轻量级、多功能且纯粹基于Matlab的深度学习框架。设计的目的是为深度学习研究提供一个易于理解、易于使用和高效的计算平台。实现的框架支持主要的深度学习体系结构，如多层感知器网络（MLP）、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。LightNet支持CPU和GPU进行计算，两者之间的切换非常简单。实验展示了在计算机视觉、自然语言处理和机器人技术中的不同应用。

基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。包含分禁令类，指示类和警示类，三种类别的交通标志均可识别，根据三种标志颜色不同通过HSV颜色空间定位到交通标志，然后利用形态学相关知识，按面积和长宽比小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab实现的深度学习算法_DeepLearnToolbox_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

资源包含相关文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 设计了欠驱动船舶神经网络自适应迭代滑模航向控制器，完成了在船舶部分模型不确定和外界海况未知情况下的航向控制目标。在本章中，基于上述条件，将解决欠驱动船舶的路径跟踪控制问题。由于欠驱动船舶在受到风浪流海洋环境扰动后会产生横向漂移，因此船首必须以与计划航向保持一定角度航行，如果不执行有效的控制，经海洋环境扰动后的欠驱动船舶路径跟踪控制的结果会产生稳态误差。本节结合Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性条件构造思想，采用Ａｄａｌｉｎｅ单神经元和最小二乘法，提出一种神经元自适应迭代滑模控制器，经ＭＡＴＬＡＢ仿真验证了该控制器的有效性。

layers = [ imageInputLayer([22 1 1]) % 22X1X1 refers to number of features per sample convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') reluLayer fullyConnectedLayer(384) % 384 refers to number of neurons in next FC hidden layer fullyConnectedLayer(384) % 384 refers to number of neurons in next FC hidden layer fullyConnectedLayer(2) % 2 refers to number of neurons in next output layer (number of output classes) softmaxLayer classificationLayer];

CNN卷积神经网络训练不使用MATLAB的深度学习工具箱，matlab2021a运行测试