原理是基于B站 刘二大人 ：传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇) 这是ResidualBlock的pytorch实现，并且实现了在GPU上运行

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LeNet-5 这实现了略微修改的LeNet-5 [LeCun et al。，1998a]，并在上达到了约99％的准确度。 设置 使用以下命令安装所有依赖项 $ pip install -r requirements.txt 用法 启动visdom服务器进行可视化 $ python -m visdom.server 开始训练程序 $ python run.py 请参阅时期火车损耗实时图表。 经过训练的模型将作为ONNX导出到lenet.onnx 。 可以使用查看lenet.onnx文件 参考 [ ] Y. LeCun，L。Bottou，Y。Bengio和P. Haffner。 “基于梯度的学习应用于文档识别。” IEEE会议论文集，86（11）：2278-2324，1998年11月。

基于CNN算法（卷积神经网络）的DNN（深度神经网络）的图形处理——风格转化

LSTM/CNN网络实现新闻文本分类Jupter源代码，下载后可以在Jupter下直接运行。 包括词向量表，单词词典，jupter源代码

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这是基于CNN和引导滤波的多聚焦图像融合源码。下载解压后直接运行。

多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

脑电情绪识别 HSE计算机科学学生项目 作者：Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina 脑电信号的准确分类可以为医学研究提供解决方案，以在早期阶段检测异常脑部行为以对其进行威胁。 在这项研究中，我们从另一个角度来看这个任务-情绪识别。 我们设计了卷积神经网络和递归神经网络的联合，使用自动编码器来压缩数据的高维数。 当前项目包括EEG数据处理，并使用AutoEncoder + CNN + RNN进行卷积 前处理 伪影-这是所有非脑源记录的活动的术语。 伪影可分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位的虹膜，例如，身体）和外部生理伪影（例如，技术设备的北极）。 为了提取脑电图观察的最重要特征，必须进行预处理。 为了进行数据处理和可视化， 选择了用于人类神经生理数据（包括EEG）的开源Python软件。 在这一领域，有两种主要的最新方法可以处理EEG信号：小波变换和

图像识别 使用CNN进行图像识别。 接受过FashionMNIST数据集的培训。