cnn_captcha 使用CNN通过张量流识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个错误和做好的改进，欢迎提出问题和PR，作者会尽快回复，希望能和您共同完善项目。 如果您需要识别点选，拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目 。 时间表 2018.11.12 初版Readme.md 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 2018.11.24 优化验证数据集图片的规则 2018.11.26 tr

预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）

快速SRGAN 该存储库的目标是实现实时超分辨率，以对低分辨率视频进行升采样。 目前，该设计遵循架构。 但是代替残差块，采用反向残差块以提高参数效率和快速操作。 这种想法在某种程度上受到。 培训设置如下图所示： 速度基准 通过平均800帧以上的运行时间获得以下运行时间/ fps。 在GTX 1080上测得。 输入图像尺寸 输出尺寸 时间（秒） 第一人称射击 128x128 512x512 0.019 52 256x256 1024x1024 0.034 30 384x384 1536x1536 0.068 15 我们看到有可能以30fps的速度将其上采样到720

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CNN-On-The-Cloud- 用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。 您可以在签出相应的“中型”文章 您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。

反馈卷积神经网络用于视觉定位和分割 该代码是的。 该代码是用编写的，非常易于理解。 还有一个，如果您使用Caffe和Matlab，请进行检查。 要求： 的Python 3 火炬0.4.0 如何运行： 用jupyter notebook打开jupyter notebook 然后打开vgg_fr.ipynb或vgg_fsp.ipynb ，这是两个用于展示反馈思想的主要文件。 外观： 如果在不修改代码的情况下运行vgg_fsp.ipynb ，则应该看到以下可视化效果： 输入图片： 相对于目标标签的图像梯度： 反馈选择性修剪（FSP）的4次迭代后，相对于目标标签的图像梯度： 文件说明： vgg_fr.ipynb ：使用反馈恢复机制定义vgg反馈网络并在示例图像上运行反馈可视化的主文件。 vgg_fsp.ipynb ：主文件，该文件使用反馈选择性修剪机制定义vgg反馈网络，并在

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

基于PCNN卷积神经网络的图像去噪仿真 X1=(double(imread('2.bmp'))); X = X1(:,:,2); figure; imshow((X),[]); Weight=[0.5 1 0.5;1 0 1;0.5 1 0.5];%3*3临近神经元连接权重矩阵 Beta = 0.1;%连接强度常数 Yuzhi = 256; Decay = 0.1;%衰减时间常数 [a,b]=size(X); Threshold = zeros(a,b);%神经元阈值矩阵 S= zeros(a+2,b+2);%用于存储邻近神经元的输出 B= zeros(a,b);%标记样板,表明该PIXEL是否被激活过 Y=zeros(a,b);%结果矩阵 T=zeros(a,b); Edge= zeros(a,b);%边缘图 n=1;