基于最新的tensorflow·2.0框架下的全卷积神经网络，十分适合小白用户查看。一看即懂。代码优化十分简单，没有掺杂复杂建模，一个程序运行到底！

udeconv - 无监督 Wiener-Hunt 反卷积 xEap = udeconv(data, ir, ...) [xEap, gnChain, gxChain] = udeconv(data, ir, ...) 通过“ir”返回“data”的反卷积。 该算法是一个随机迭代过程（Gibbs 采样器），允许自动调整正则化参数，请参阅下面的参考资料。 维数没有具体限制。 调用 [xEap, gnChain, gxChain, xStd] = udeconv(...) 允许以每次迭代的 fft 成本计算 xEap 周围的协方差矩阵的对角线。 如果您使用这项工作，请在下面添加对参考文献的引用。 与八度兼容。 参数 数据——数据 ir——冲动React 可选 Optionnals 参数的形式为 (..., 'key', val, ...)。 'criterion', val --

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用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入，输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 （1，64） ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 （64，64） ReLU 输出层 1个 3 x 3 （64，1） -- 实施细节 损失函数 均方误差（Euclidean损失） 剩余学习 正则化 与原始纸张不同，不使用正则化 优化 权重初始化：He方法 偏差初始化：零初始化 亚当优化器 学习率：0.0001 纪元：60 批次大小：128 每个时期的迭代次数：6418 没有学习率衰减，使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强（旋转或翻转）的291个图像数据集 资料扩充 以（1.0，0.9）比例缩小 旋转（0、90、180、270）度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对（最大20GB） 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执

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提取的VS2015的编译器 用在 VS2010, 需要的朋友可下载玩玩.提取的VS2015的编译器 用在 VS2010, 需要的朋友可下载玩玩.

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