基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 手写数字识别 数据集 详细注释 好理解 实验结果及总结 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z

本资料主要讲述机器学习算法的基本原理，以及通过Python实现的算法实例 主要涉及算法：回归算法、决策树与集成算法、聚类算法、贝叶斯算法、支持向量机、推荐系统、主成分分析、EM算法、神经网络、时间序列分析、文本分析 博客总结：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.5352&articleId=128316144

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用

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。

正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.

BP神经网络算法的优化方法，mtlab代码实例。