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。

卷积过滤器 卷积滤镜图像处理

Matlab RGB代码================================================== ============================= 卷积两流网络融合，用于视频动作识别 该存储库包含我们的CVPR 2016论文的代码： Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, Andrew Zisserman "Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition" in Proc. CVPR 2016 如果您发现该代码对您的研究有用，请引用我们的论文： @inproceedings{feichtenhofer2016convolutional, title={Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition}, author={Feichtenhofer, Christoph and Pinz, Axel and Zisserman, Andrew}

卷积画图工具convnetdraw

针对基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类算法中存在的空间分辨率下降、池化操作引发特征丢失从而导致分类精度下降的问题，设计了一种由双边融合块构成的双边融合块网络。1×1卷积与超链接构成双边融合块上结构，传递局部空间特征，池化、卷积、反卷积、上采样组成下结构，强化高效判别特征。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明，该模型优于其他同类分类模型。

该文件为深度学习与卷积神经网络的matlab程序，里面包含了卷积神经网络的代码、训练程序以及结合应用的相关程序，有全套注释，适合初学卷积神经网络与深度学习的伙伴.

关于离散卷积的C语言代码，可以在MATLAB、C编辑器还有CCS中运行。

卷积神经网络代码 Matlab deep-learning-test 深度学习导论课上的matlab实现卷积神经网络的代码，最后会有一个手写数字识别作业！

卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel 符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析，wmcnn，因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本，因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程，并且环境设置异常，代码无法运行，因此剥离了相关的网络结构，可以直接使用。 无需培训过程，您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中，而不必担心输入大小。 注意力 应该注意的是，在网络上，论文略有不同。 在网络结构的末端，个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失，因此添加了缓冲区卷积。 慢慢将特征图降低到12 代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]，wmcnn，由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程，以及一个pytorch版本，因此处理的过程，而且环境构造异常，无法运行代码，不再替换相关的网络结构，可直接使用。缺失了训练

小波matlab代码WMCNN-Pytorch WMCNN的Pytorch复制[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。 下表对RSSCN7数据集上的PSNR值进行了比较。 方法 提升因子 草 场地 行业 河湖 森林 居民 停车处 平均数 WMCNN_paper 2个 38.82 37.30 28.35 32.41 29.68 28.49 29.10 32.02 WMCNN_pytorch 2个 38.98 37.38 28.28 32.31 29.71 28.33 30.00 32.14 用法 产生资料 首先，您需要下载RSSCN7数据集，并将其放在目录“ data / rsscn7”中。 然后，您可以使用以下两种方法来生成hdf5数据集。 （*注：也可以使用其他数据集。） Matlab的 使用文件夹“ matlab_generate_data”中提供的代码“ generate_train.m”来生成hdf5数据集。 Python 如果无法使用matlab，则可以使用python代码“ data_generator.py”生成hdf5数据集。 训练