Network_Traffic_Classification 提取数据并分析网络流量
2021-11-07 13:01:22 2.31MB Python
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快速人工神经网络库 法恩 快速人工神经网络(FANN)库是一个免费的开源神经网络库,它以C语言实现了多层人工神经网络,同时支持完全连接和稀疏连接的网络。 支持定点和浮点的跨平台执行。 它包括一个易于处理培训数据集的框架。 它易于使用,用途广泛,有据可查且快速。 可以绑定超过15种编程语言。 该库随附了易于阅读的介绍文章和参考手册,以及有关如何使用该库的示例和建议。 该库还提供了几种图形用户界面。 FANN功能 C语言中的多层人工神经网络库 反向传播训练(RPROP,Quickprop,批处理,增量式) 不断发展的拓扑训练,可动态构建和训练ANN(Cascade2) 易于使用(只需三个函数调用即可创建,训练和运行ANN) 快速(执行速度是其他库的150倍) 多功能(可以即时调整许多参数和功能) 记录良好(易于阅读的介绍文章,详尽的参考手册以及描述实施注意事项的50多页大学报告等) 跨平台(据报道,Linux和Unix的配置脚本,Windows的dll文件,MSVC ++的项目文件和Borland编译器也可以正常工作) 实现了几种不同的激活功能(包括用于额外速度的逐步
2021-11-05 21:33:46 3.65MB c library neural-network fann
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KelpNet:纯C#机器学习框架 /* SampleCode */ FunctionStack nn = new FunctionStack ( new Convolution2D ( 1 , 32 , 5 , pad : 2 , name : " l1 Conv2D " ), new ReLU ( name : " l1 ReLU " ), new MaxPooling ( 2 , 2 , name : " l1 MaxPooling " ), new Convol
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TCP/IP Architecture, Design and Implementation in Linux 3/5 For All: [Part 1/5] http://download.csdn.net/source/1345609 [Part 2/5] http://download.csdn.net/source/1345649 [Part 3/5] http://download.csdn.net/source/1345674 [Part 4/5] http://download.csdn.net/source/1345767 [Part 5/5] http://download.csdn.net/source/1345792
2021-11-04 22:36:05 19.53MB Linux Network
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人工智能AI方面,深度学习模型,卷积神经网络CNN,训练
2021-11-04 19:43:23 7KB cnn
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使用暹罗网络进行脱机签名验证 使用暹罗卷积神经网络进行脱机签名验证。 数据集=> 上面的数据集包含160个个体的印地语签名和100个个体的孟加拉语签名。 我只使用了印地语签名数据集。 参考:
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Xception 是一个预训练模型,已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练,可以将图像分类为1000个对象类别(例如键盘,鼠标,铅笔和许多动物)。 从操作系统或在MATLAB中打开xception.mlpkginstall文件将启动具有该发行版的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例: % 访问训练好的模型净 = xception(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 Xception 对图像进行分类标签 = 分类(净,我) % 显示图像和分类结果数字显示(
2021-11-04 16:36:02 6KB matlab
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音频 nnAudio是使用PyTorch卷积神经网络作为后端的音频处理工具箱。 这样,可以在神经网络训练过程中从音频动态生成频谱图,并且可以训练傅立叶内核(例如CQT内核)。 也有类似的概念,他们还使用一维卷积神经网络提取基于频谱图。 其他GPU音频处理工具是和 。 但是他们没有使用神经网络方法,因此不能训练傅立叶基础。 作为PyTorch 1.6.0,torchaudio仍然很难在Windows环境下,由于在安装sox 。 由于nnAudio主要依赖PyTorch卷积神经网络,因此它是跨不同操作系统的更兼容的音频处理工具。 nnAudio的名称来自torch.nn 文献资料 与其他图书馆的比较 特征 可训练的 :check_mark_button: :cross_mark: :check_mark_button: :cross_mark: :cross_mark: :check_mark_button: :cross_mark: 可区分的 :check_mark_button: :check_mark_button: :check_mark_b
2021-11-04 02:58:08 7.97MB neural-network pytorch spectrogram stft
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介绍网络规划设计相关问题,包括需求分析、安全问题、拓扑分析设计等
2021-11-03 21:04:44 336KB network
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