一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图.PDF，专利，一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图.PDF，专利

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训

2、问题分析由于图片数据由专业人士获取，因此我们的分析主要从数据采集完成后如下五个步骤着手分析问题：①、数据转换：为了将图像数据转换为计算机能够识别的形式，通过

(2)利用这些特征数据去总结，学习出一个处理系统或者模型出来，使它具备水质类别划分的能力 （1）一阶颜色矩一阶颜色矩采用一阶原点矩，反映图像的整体明暗程度 （2

【预测模型】 GUI BP神经网络预测【含Matlab源码 934期】.zip

Matlab神经网络应用设计

实现去雾算法，发现其中的问题，并对算法进行改进。 我首先实现了基于暗原色先验的去雾算法，并从运算速度和去雾效果方面进行了一定的改进。 之后，我训练了 AOD 卷积网络来进行图像去雾，并对数据集图片做一定的处理，增加了网络的鲁棒性，去雾效果也很不错。暗原色先验的去雾算法使用 MATLAB 实现，使用 MATLAB 的 GUI 设计了用户界面；AOD 卷积网络使用 Python 实现，使用 pyqt 设计了用户界面。

Acho-bot 使用神经网络的自动瞄准机器人。 它使用OpenCV 3.3 dnn模块和经过改进的MobileNetSSD caffemodel来检测屏幕上具有人形的实体，然后将光标移到它们上方并单击。 为诸如Fornite之类的游戏创建一个自动瞄准机器人是一个操场主意。 入门 先决条件 Python3 安装 pip3 install -r requirements.txt 用法 python3 achobot.py 将会出现一个正在抓屏的窗口，在这些抓屏上正在寻找人员。 找到一个人后，便单击它。 您甚至可以检查它是否与男生一起打开照片。 注意：要退出，将机器人窗口聚焦，请按“ q”。 建于 作为IDE 使每个项目都在库中苦苦挣扎。 贡献 请阅读以获取有关我们的行为准则以及向我们提交请求请求的过程的详细信息。 执照 此项目已获得Apache许可的许可-有关详细信息，请参阅文件。

全部的Matlab神经网络43例源码，和Matlab神经网络43例配套。内容详细，值得学习，和配套的书一起使用效果更好

matlab精度检验代码ECE 5775最终项目 基于神经网络的Xilinx Zedboard上具有固定延迟的语音命令识别方法 ，和的项目。 每个文件夹及其内容的说明如下 audio_lab 它包含Xilinx Vivado和SDK项目，以将位流编程到FPGA并配置如何将数据发送到FPGA。 合并的 这包含我们基于Xilinx Vivado HLS对FPGA综合进行的集成测试，该测试基于3种不同的数据类型。 这些基于float数据类型，双精度float数据类型和Xilinx ap_fixed数据类型。 ap_fixed数据类型具有最快的运行时间，但就位宽而言并不是非常优化。 组件 Matlab的 该文件夹包含用于在MATLAB中生成训练和测试数据的所有必需文件。 在文件中查找更多详细信息 神经网络 该文件夹包含三层神经网络实现。 它学习使用前馈网络，然后进行反向传播。 分类输入以随机顺序输入网络。 在每个输入通过网络馈送之后，将检查每个输出神经元的值，并将其与所需的输出进行比较，以获取误差。 该误差通过层之间的所有边缘传播回去，并且权重在“学习”过程中进行调整。 重复该过程，直到达到期