机器学习课上构建神经网络实现显著性提取

Ultra_net：针对DAC-SDC 2020的基于FPGA的对象检测 这是基于FPGA的神经网络推理的存储库。 该设计在获得了第一名。 BJUT_北京工业大学跑步者集团 詹康，郭俊南，宋冰岩，张文波*，包振山* 最终排名发布在 储存库组织 培训：包含培训脚本。 模型：包含预训练的权重，模型脚本和测试脚本。 量化：包含python脚本，该脚本处理要在Vivado HLS中使用的模型生成头文件。 hls：包含Ultra_net的Vivado HLS实现。 vivado：包含Vivado块设计文件。 部署：一个Jupyter笔记本，展示了如何使用基于FPGA的神经网络在ultra96-PYNQ上执行对象检测。 火车 cd火车/ yolov3 / python3 train.py-多尺度--img大小320-多尺度-批处理大小32 量化 cd量化/ python3 torch

基于Pytorch框架自定义7层卷积神经网络模型实现垃圾分类系统源码+数据集+项目说明（人工智能期末作业）.zip 垃圾分类 实验要求： 利用深度学习模型完成垃圾分类 图片数据集来源：https://momodel.cn/explore/5d411ace1afd9427c236eab5?type=dataset Result： 使用 PyTorch 自定义 7 层卷积神经网络加 2 层全连接层的分类模型

我几年前做的多层感知器的Verilog实现（源代码注释为西班牙语）

机器学习项目基于卷积神经网络CNN实现中国象棋棋子识别源码+数据集+项目说明.zip 项目文件包括日志文件夹、源代码文件cnn.py、模型文件、模型测试文件、数据集文件夹； 当然也有一些数据集的调试文件。

BP神经网络算法的优化方法，mtlab代码实例。

MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 鲸鱼算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

基于深度强化学习的云工作流调度 有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索

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使用C++类封装BP神经网络