治愈算法的matlab代码语义可解释和可控制的过滤器集 这是本文的MATLAB实现： ，，和，“语义可解释和可控制的滤波器集”，2018年第25届IEEE国际图像处理会议（ICIP），雅典，2018年，第1053-1057页。 （*：均等） [] 抽象的 在本文中，我们生成和控制语义可解释的过滤器，这些过滤器可以无监督的方式从自然图像中直接学习。 每个语义过滤器都会与其他过滤器一起学习视觉上可解释的局部结构。 学习这些可解释的过滤器集的重要性在两个对比的应用程序中得到了证明。 第一个应用是渐进式脱色下的图像识别，其中识别算法应对颜色不敏感以实现稳定的性能。 第二个应用是图像质量评估，其中客观方法应对颜色退化敏感。 在提出的工作中，通过基于语义过滤器表示的局部结构对语义过滤器进行加权来控制其敏感性和不足。 为了验证所提出的方法，我们利用CURE-TSR数据集进行图像识别，并利用TID 2013数据集进行图像质量评估。 我们表明，提出的语义过滤器集在两个数据集中均实现了最新的性能，同时保持了其在渐进式失真中的鲁棒性。 语义自动编码器 我们研究了不同的正则化技术，包括l 1 （（a），（d）

Matlab案例BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类【完整代码 Matlab源码第二期】 可以直接使用的Matlab语音特征信号分类，基于BP神经网络。个人测试使用

代码可运行，内含数据集 训练图片是第一类15张，测试图片第一类5张 训练图片是第二类15张，测试图片第二类5张 训练图片是第三类15张，测试图片第三类5张 图片集共60张，训练集图片45张，测试集图片15张 第一类图片、第二类图片、第三类图片可以缺陷识别分类，差、良、优。

利用tensorflow的后端Keras实现我们的CIFAR10的图像分类 keras简单易懂，代码量和工程都不大，可以自动利用GPU进行训练，调节显存的大小 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet等等 也可以通过进行可视化输出结果，也含有数据增强等方法提高准确率 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习，利用自己的数据集进行运行得到结果都是可以的

神经网络实现分类matlab代码dsg_predictive_modelling 使用matlab机器学习工具箱解决蘑菇数据集的问题。 该解决方案包含在文件“solution.csv”中，该文件包含给定数据的类的预测值。 然后文件'solution_code.m'包含源代码 在这个存储库中，我已经放置了数据科学组 iitr 提供的蘑菇数据集的完整解决方案。 我已经使用深度学习来解决这个分类问题。 该存储库包含一个名为“solution_code”的文件，其中包含使用具有单个隐藏层的神经网络执行 ddep 学习过程的完整代码。 我首先分析了数据集并推断出属性 - gill-attachment 有 97.64% 的值为 'f'，veil-type 有 100% 的值为 'p'，而 veil-colour 有 97.73% 的值作为“w”提供的信息，这些信息对我们的模型没有帮助，所以我在开始时删除了它们。 然后我意识到在某些属性中，一些特定的值更多地集中在数据集的底部，而一些在顶部，因此我将它们随机分布以打破任何一种对称性。 然后我将半径和权重等数值数据类型与分类数据类型分开，并且必须分别

贝叶斯算法图像分类matlab代码MRF-HSRM /高光谱图像的光谱空间分类 该存储库包含该论文的Matlab代码： 提示：为了使此代码正常工作，您需要从中下载“ Salinas.mat”文件，并将其放入Data文件夹中。 如果您使用此存储库中的相应代码作为已发布的研究项目的一部分，请引用以下论文。 MRF_HSRM： M. Golipour，H。Ghassemian和F. Mirzapour，“在贝叶斯框架中将分层分割图与MRF集成在一起以对高光谱图像进行分类”，IEEE Trans。 在Geosci上。 遥感，Agu.2015。 SRM： R. Nock和F. Nielsen，“统计区域合并”，IEEE Trans。 图案肛门。 马赫智力，卷。 26号11，第1452至1458页，2004年11月。 支持向量机： 抄送Chang和C.-J. Lin，“ LIBSVM：支持向量机的库”，ACM Trans。 智力Syst。 技术，卷。 2，没有3，第2011年4月27日。 MLRsub： J. Li，JM Bioucas-Dias和A. Plaza，“使用子空间多项式Lo​​gis

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LDA源代码，可读性强，层次清楚，健壮性好。

bp神经网络分类matlab代码四种音乐的有效分类 BP神经网络用于实现对四种音乐的有效分类：国籍，古筝，摇滚和流行音乐。 Matlab实现，提供数据和详细代码，有解释