针对基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类算法中存在的空间分辨率下降、池化操作引发特征丢失从而导致分类精度下降的问题，设计了一种由双边融合块构成的双边融合块网络。1×1卷积与超链接构成双边融合块上结构，传递局部空间特征，池化、卷积、反卷积、上采样组成下结构，强化高效判别特征。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明，该模型优于其他同类分类模型。

该文件为深度学习与卷积神经网络的matlab程序，里面包含了卷积神经网络的代码、训练程序以及结合应用的相关程序，有全套注释，适合初学卷积神经网络与深度学习的伙伴.

歌曲歌词数据集 数据： ： 使用LSTM并使用Word2vec进行分析的阿姆歌词 RNN（带反馈的神经网络）在NLP和语言建模中非常有用 递归神经网络也可以用作生成模型。 这意味着，除了用于预测模型（进行预测）之外，他们还可以学习问题的序列，然后为问题域生成全新的合理序列。 这样的生成模型不仅对研究模型学习问题的能力有用，而且对问题域本身也有更多的了解。 参考： : 埃德·希兰（Ed Sheeran）歌词参考（N Gram） n-gram模型广泛用于统计自然语言处理中。 在语音识别中，使用n元语法分布对音素和音素序列进行建模。 为了解析，对单词建模，以使每个n-gram由n个单词组成。 n-gram模型经常受到批评，因为它们缺乏任何对远程依赖的明确表示。 这是因为对于n元语法模型，唯一的显式依赖性范围是（n − 1）个标记，并且由于自然语言包含许多无界依赖性的情况（例如w

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smote的matlab代码SGM-CNN 一种将类不平衡处理与深度学习相结合的基于流的网络入侵检测模型：SGM-CNN。 版权所有：黄璐璐、张红波（郑州大学信息工程学院） 本次NIDS的两位贡献者是Lulu Huang女士和SN ENGR。 张红坡（）。 如果您有任何问题，请随时给我们发送电子邮件。 请引用我们的论文，以防您发现我们的工作有用。 (1) Hongpo Zhang、Lulu Huang、Chase Q. Wu 和 Zhanbo Li：一种基于 SMOTE 和高斯混合模型的有效卷积神经网络，用于不平衡数据集中的入侵检测。 计算机网络 (2020), doi:10.1016/j.comnet.2020.107315 (2) Hongpo Zhang, Chase Q. Wu, Shan Gao, Zongmin Wang, Yuxiao Xu and Yongpeng Liu: An Effective deep learning based scheme for network intrusion detection, in: 2018 24th Internationa

基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务 有数据有代码 可直接运行 数据基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务 有数据有代码 可直接运行 数据

Csdn上上传的代码都是完整的，大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客演示：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124913842 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是水果分类识别，一共5中水果。 数据集放在“水果数据集”文件夹下 “水果数据集”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。 代码依次运行 python 01数据集文本生成制作.py 会在本地生成test.txt和train.txt两个文本 里面存放的是图片路径和对应的标签序号。 python 02resnet迁移学习.py 会生成模型model.ckpt。 python 03flask_server.py 是打开服务端，调用训练好的model水果分类模型，小程序界面上传图片会通过这个代码进行接受并返回检测结果。 然后在小程序工具平台打开小程序部分的代码直接运行即可。

LSTM

在代码中我们将解释如何使用`姿势估计和LSTM (Long - term Memory)`创建一个用于人类动作识别(或分类)的App。我们将创建一个web应用程序，它接收一个视频，并生成一个带有标识动作类注释的输出视频。我们将在web应用程序中使用`Flask`框架，并使用`PyTorch lightning`进行模型训练和验证。

timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测