给定人脸照片完成具体的情绪识别，选手需要根据训练集数据构建情绪识别任务，并对测试集图像进行预测，识别人脸的7种情绪。

Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化 设计模式 Markdown写报告

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高斯白噪声matlab代码SPA_for_LDPC 这个存储库是关于LDPC（又名低密度奇偶校验）代码的和积算法（在二进制对称信道，二进制擦除信道和AWGN（加性高斯白噪声）下）的实现（使用C和Matlab）的） 渠道。 感谢您在中提供这些（几乎）常规LDPC矩阵文件。 感谢Takuji Nishimura和devoloping The，也感谢Shawn Cokus提供了。

PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

使用DNN进行语音分离的卷积NMF联合优化激活系数

这段代码中，Conv1D是用于Attention层中的一维卷积操作。在Transformer中的Attention层中，输入序列和输出序列都是一维的。在自注意力机制中，为了计算每个位置和其他位置之间的相似度，需要将输入序列和输出序列进行一维卷积操作。

蜂群算法优化CNN 卷积神经网络 Matlab

本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。 先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession(） 在定义一个初始化函数，因为卷

基于python神经卷积网络的人脸识别