回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上。

回归预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

使用MATLAB的最新的app功能开发的一个带界面车牌识别系统,包括车牌定位，字符分割，CNN识别。打开后，双击，License_plate_recognition_developing.mlapp，启动app对话框，然后点击绿色三角形运行即可。

时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。

DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练

PyTorch implementation of 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning

通过 CNN 等基于深度特征的人脸自发式微表情识别分类方法逐渐完善，相比于传统的特征提取方法更易满足应用实时性，针对微表情持续时间短、动作幅度细微，在多卷积层叠加会丢失图像中的细微信息的问题，为了完善细节信息，充分提取微表情细微特征，提出结合空洞卷积核及人脸自动校正算法，完善 CNN 网络特征提取过程，通过自动人脸矫正适应实际应用中的实时识别分类，在 CASME 及 CASMEⅡ微表情公开数据集上完成模型训练及测试，通过损失函数方案对比提高模型鲁棒性，CASME 中准确率为 70.16%，CASMEⅡ中准确率为 72.26%；实时识别帧率在 60fps。该方法能有效地提高微表情识别准确率，满足实时性要求，且具有较好的鲁棒性和泛化能力。

警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的