通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

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一个HLS设计的卷积神经网络加速器，并在zynq7020开发板上部署成功。数据集采用的是MNIST手写体,加速的网络为一个拥有4层卷积，2层池化和1层全连接层的自定义小网络，适合初学者学习。

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CNN-RTLSDR 使用rtl-sdr加密狗进行深度学习信号分类。 当前的预训练模型能够对4种信号进行分类：WFM，TV Secam载波，DMR信号和“其他”信号。 预先模型测试 将软件存档解压缩到某个文件夹，例如C：\ rtlsdr 转到并选择Python 3.6版本，64位图形安装程序或直接下载： : 如果您没有现代的NVIDIA图形卡，则要安装CPU版本，只需在requirements.txt中删除以下行： tensorflow-gpu==1.4.0 运行anaconda提示符，将目录更改为C：\ rtlsdr，然后运行： conda install pip pip install -r requirements.txt 仅对于Tensorflow的CUDA版本，如果已安装CPU版本，请跳过以下步骤： 下载并安装CUDA 8工具包： : 下载用于工具包8的C

使用CNN的蘑菇识别分类器 目标： 该项目的目的是创建一个工具，该工具能够对来自大约1000种不同流行蘑菇种的蘑菇图片进行分类。 介绍： 蘑菇是重要的食物来源，并且在烹饪中被广泛使用，在许多美食中（特别是中国，韩国，欧洲和日本）。 此外，许多人喜欢户外活动来收集蘑菇。 但是，这种活动带来一些健康风险，因为某些有毒物质物种看起来与可食用标本相似。 在下面的示例中，我介绍了美味可食用的蘑菇Macrolepiota mastoidea和鹅膏菌鹅膏菌之间的相似性，这种摄入会导致死亡。 因此，辨别哪些蘑菇可以安全采摘是很重要的。 在本笔记本中，我将训练一种算法，该算法可以帮助我们对蘑菇种类进行分类。 使用的代码和资源： 的Python版本：3.7 使用的软件包：pandas，numpy，csv，bing_image_downloader，simple_image_download，pat

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matlab蔡氏混泥土仿真代码蜂窝非线性网络 由 Leon Chua 开发的蜂窝非线性网络 (CNN) 的软件实现。 背景 - 我强烈推荐这套讲座。 他讨论了生物学、复杂性、混沌以及他首先将其理论化的一项非常重要的 ML 新兴技术，即忆阻器。 网络动力学 从上图中可以看出，这是一个动态系统，而不仅仅是一个查找表。 在 CNN 范式中，给出了一个 19 位基因作为网络对图像执行操作的模板。 可以看到一个简单的Matlab代码，如果你想跟随，一个python版本。 在 python 版本中，网络作为一个对象存在，我们可以将图像和基因发送到该对象。 在 CNN 范式中，基因基于生物学，其中基因决定了分子的构成以及系统的大部分行为和发展方式。 第一个数字 Z 本质上是偏差。 基因中的第 2 个到第 10 个数字 B 可以重新整形为 3 x 3 输入权重卷积。 第 11 到第 19 个数字包含 3 x 3 抑制权重卷积 A。随着时间的推移，网络为每个像素确定一个值。 在接收到输入图像后，像素i , j的激活是通过将所有像素最近邻居的输出乘以 A（即抑制），加上 B 和输入的乘积，然后加上 Z 来

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使用CNN进行手语检测：使用人的手势和使用CNN-Keras-tensorflow的手势控制计算器识别ASL字母和数字