验证码识别CAPTCHA_recognizing 第九届中国大学生服务外包创新创业大赛-A16验证码识别（河海大学-李说啥都对） 本项目抛弃了传（过）统（时）的SVM支持向量机，使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)针对所给验证码进行识别，五类验证码的准确率均在95%+，第一类竟达到100%。Let's come to the point! 第一类验证码 First CAPTCHA 第一类验证码为四则运算验证码，包含一个四则运算，验证方法为要求用户输出运算表达式及结果。验证码包含噪点干扰。如图示例： 卷积操作拓扑图如下： 第二类验证码 Second CAPTCHA 第二类验证码为英文字母+数字验证码，包含5个字符，验证方法为要求用户输出验证码中的字符，大小写不限。验证码包含噪点干扰，文字无旋转形变。如图示例： 第三类验证码 Third CA

pytorch之卷积神经网络nn.conv2d 卷积网络最基本的是卷积层，使用使用Pytorch中的nn.Conv2d类来实现二维卷积层，主要关注以下几个构造函数参数： nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding,bias=True)) 参数： in_channel:　输入数据的通道数； out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整； kennel_size: 卷积核大小；kennel_size=3,表示卷积大小(3,3)， kennel_size=（3,5），表示卷积大小为非正

现有深度残差网络作为一种卷积神经网络的变种，由于其良好的表现，被应用于各个领域，深度残差网络虽然通过增加神经网络深度获得了较高的准确率，但是在相同深度情况下，仍然有其他方式提升其准确率.本文针对深度残差网络使用了三种优化方法：（1）通过卷积网络进行映射实现维度填充；（2）构建基于SELU激活函数的残差模块（3）学习率随迭代次数进行衰减.在数据集Fashion-MNIST上测试改进后的网络，实验结果表明：所提出的网络模型在准确率上优于传统的深度残差网络.

基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。

滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM). 首先, 利用改进的1D-CNN-LSTM模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验, 实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态, 平均识别准确率达99.83%; 其次, 将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验, 结果表明所提方法在测试精度方面有较大优势; 最后, 引入迁移学习测试模型的鲁棒性和泛化能力, 实验结果表明提出的改进模型在不同工况下有较好的适应性和高效性, 模型有较强的泛化能力, 具备工程应用的可行性.

蜜蜂和蚂蚁分类

卷积神经网络完成程序matlab

采用卷积神经网络（cnn）进行文本分类，依赖dl4j 简介 基于dl4j-example中的示例，训练数据较少，从某东上拉取了几百条产品及类型划分，可以用于文本分类，搜索意图识别 train.txt示例，第一列表示产品分类，后边则是分词后的产品名称 eg.衣服 海澜之家 旗下 品牌 海澜 优选 生活馆 多色 条纹 短袖 t 恤 男 浅灰 条纹 07170 / 95 运行 1.运行Word2VecUtil.main生成word2vec.bin模型文件，data目录已存在，训练数据采用train.txt中的产品名称 2.运行CnnSentenceClassificationExample.main训练模型并输出测试结果 测试结果 Type:衣服, ProductName : 【 一件 48 两件 78 三件 98 】 t 恤 男 2018 男装 韩 版 夏季 短袖 t 恤 男 短袖 体恤 衣服

基于递归卷积神经网络的句子分类器。 数据集：电影评论（MR）[ ]，斯坦福情感树库（SST-1）[]

卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： •输入层：用于数据的输入 •卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 •激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 •池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 •全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失