asic实验：使用Verilog语言设计一个(3,1,8)卷积编码器

卷积码编码器一般原理方框图卷积码编码器一般原理方框图

高效的鱼类分类识别是海洋牧场智能化监测的基础 . 传统的通过浅层模型，利用目标特征 的分类识别方法效率低下，泛化性差，难以实现智能化应用；而重建并训练深度卷积神经网络（DCNN） 模型占用巨大的计算机资源 . 文章提出一种基于 DCNN 和迁移学习的方法，针对新图像数据集，通过选 择训练参数，对预训练模型进行再训练，实现鱼类的分类识别 . 通过实验证实，这种方法可在占用少量 的计算机资源情况下，达到 97.14% 的验证准确率 . 使用基于 DCNN 与参数迁移的学习策略可以得到性 能良好的深度神经网络鱼类分类识别模型 .

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神经网络与深度学习 卷积神经网络 目 录 CONTENTS 《人工智能应用基础》 01 卷积神经网络基础 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 全称：Convolutional Neural Network，CNN 一种前馈神经网络 基于生物学上感受野(Receptive Field) 的机制 一个神经元的感受野是指特定区域 特点 《人工智能应用基础》 局部连接 权重共享 优势 易于优化 降低复杂度 避免过拟合 适用于图片处理 良好的鲁棒性 运算效率高 《人工智能应用基础》 02 卷积 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。 每个时刻t产生一个信号xt，信息的衰减率为wk ，在k−1个时间步长后，信息为原来的wk 倍 假设w1 = 1,w2 = 1/2,w3 = 1/4 信号yt 为当前时刻和以前时刻延迟信息的叠加 公式1： 《人工智能应用基础》 一维卷积 滤波器：[ −1, 0, 1 ] [1 0 -1] 《人工智能应用基础》 [1 0 -1] 窄卷积： 信号两端不补0 宽卷积： 信号两端补0 一维卷积——零填充 《人工智能应用基

讲解很详细，初学者值得一看。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。

本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网 络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，更重要的是系统性的 介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本 书“小而精”，避免像某些国外相关书籍一样浅尝辄止的“大而空”。

AlexNet深度卷积神经网络

卷积神经网络完成程序matlab

matlab数据平滑代码简报网 MICCAI 2017论文代码“ BRIEFnet：使用稀疏扩张卷积进行深层胰腺分割” 由Mattias P. Heinrich和Ozan Oktay撰写。 请参阅以获取PDF和更多详细信息 先决条件示例 1）创建一个免费的synapse.org帐户并下载胰腺数据集 MICCAI“超越颅骨库”研讨会（） 登录并单击“文件”，然后选择“腹部”（或转到），您只需要下载RawData.zip（大小为1.53 GB并包含30次扫描），然后解压缩文件即可。 请注意，文件不是连续命名的（缺少11-20）-在步骤2中将得到修复。 2）打开MATLAB实例并预处理数据 如果您在安装Jimmy Shen的工具箱之前尚未在MATLAB中使用过nifti文件，请执行以下操作： 获得训练数据后，应使用提供的边界框（boundingboxes_abdomen15.mat）对其进行裁剪。 通过以下方式运行脚本： bbox=load( ' boundingbox_abdomen15.mat ' ); crop_scans(bbox,in_folder,out_folder); 提供输