CNN-VGG16图片性别年龄识别（说白了就是图片分类）-附件资源

wwu-ki_brainage 使用卷积神经网络（CNN）进行大脑年龄预测的教程 培训和评估是使用fastai_scans（ ）完成的，fastai是与3d医学图像配合使用的fastai扩展。 安装 1.）创建一个新的conda环境，安装Python 3.6并激活它 conda create -n wwuki_brainage python=3.6; conda activate wwuki_brainage 2.）在环境中安装pip conda install pip 3.）使用pip在该conda环境中安装软件包（将USER替换为您的用户名，将CONDA_DIR替换为.conda替换为Anaconda，将miniconda替换为miniconda）。 /home/USER/CONDA_DIR/envs/wwuki_brainage/bin/pip install git+git

Convolutional Neural Networks for Small-footprint Keyword Spotting

基于电流模式SC-CNN的蔡氏电路的实现

文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型，并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear

yolov4剪枝后预训练模型

音乐流派分类 使用1D和2D卷积神经网络比较使用频谱图输入和原始音频输入的音乐流派分类。 在此实验中，仅使用每个音频的前20秒。 每个音频样本被分为2秒音频的10个部分。 先决条件 - Python 2 - Numpy - Matplotlib - Scikit-learn - Scikit-plot - Keras - Tensorflow - Kapre - Librosa - ffmpeg 数据集 乔治·扎纳塔基斯（George Tzanetakis）设定的音乐流派数据。 数据集包含1000个音轨，每个音轨长30秒。 它包含10个流派，每个流派由100首曲目代表。 结果（10个纪元） 混淆矩阵 ROC曲线 测试精度 带一维CNN的原始音频输入 0.31 一维CNN的频谱图输入 0.7372 二维CNN的频谱图输入 0.686 参考： Dieleman，Sander和B

Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构

简介 1、本项目是在tensorflow版本1.14.0的基础上做的训练和测试。 2、本项目为中文的文本情感分析，为多文本分类，一共3个标签：1、0、-1，分别表示正面、中面和负面的情感。 3、欢迎大家联系我 4、albert_small_zh_google对应的百度云下载地址： 链接： 提取码：wuxw 使用方法 1、准备数据 数据格式为：sentiment_analysis_albert/data/sa_test.csv 2、参数设置 参考脚本 hyperparameters.py，直接修改里面的数值即可。 3、训练 python train.py 4、推理 python predict.py 知乎代码解读