PowerSensor AI教程1-深度学习-tensorflow- 数字识别资源包 ,包含数据集、tensorflow训练代码、dnndk编译代码、powersensor部署代码。
2021-03-27 14:55:13 46.13MB fpga 深度学习 openmv 机器视觉
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Deep Learning for Encrypted Traffic Classification:An Overview.pdf
2021-03-25 19:14:02 967KB 深度学习
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图像处理、模式分类、机器学习
2021-03-24 09:23:38 1.09MB 机器学习
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CNN图像情感分类 该项目使用在上找到的面部图像数据集KDEF来训练和测试卷积神经网络以预测人的情绪。 该项目使用Tensorflow,Keras和Python Pickle。
2021-03-22 14:59:43 65KB JupyterNotebook
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An_improvement_of_data_classification_Using_Random_Multimodel_Deep_Learning_(RMDL) Mojtaba Heidarysafa
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Deep_Learning_for_Encrypted_Traffic_Classification_An_Overview Shahbaz Rezaei
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Convolutional Neural Networks for Multivariate Time Series Classification using both Inter- & Intra- Channel Parallel Convolutions G. Devineau
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DCASE 2020-任务3-4月 这是我们对DCASE2020任务3挑战的贡献。 (C)2020年AndrésPérez-López和RafaelIbañez-Usach。 如[1]中所述,该存储库保留了参数粒子过滤器(PAPAFIL)方法的实现。 该方法如何工作? PAPAFIL基于四个主要构建块: 估计单源TF仓并计算其瞬时窄带DOA。 使用粒子跟踪系统将DOA转换为一致的事件轨迹和激活。 使用这些注释在空间和时间上对B格式输入信号进行过滤,从而产生单音事件估计。 使用基于GBM的单分类器将分类标签分配给每个事件估计。 下图描述了该体系结构,其中Omega和Ypsilon
2021-03-16 16:49:35 235.32MB localization detection classification seld
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.pdf
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