jpeg压缩的matlab代码ComCNN-RecCNN 论文代码“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”。 中华网 框架 要求 Windows10的 Matlab R2015b MatconvNet 1.0-beta23（） CUDA 8.0（CPU正常） 怎么跑 训练 我们在文件夹ComCNN/RecCNN_model和RecCNN\data\model提供了RecCNN和ComCNN的ComCNN/RecCNN_model RecCNN\data\model 。 生成RecCNN模型的训练数据（使用预先训练的ComCNN或新建的ComCNN模型）。 训练RecCNN模型，并将生成的RecCNN模型复制到ComCNN/RecCNN_model 生成ComCNN模型的训练数据。 训练ComCNN模型（在训练过程中使用新产生的RecCNN模型），并将产生的ComCNN模型复制到RecCNN\data\model 。 重复上述四个步骤几次，直到模型稳定为止。 测验 通过培训阶段，获得了新生成的ComCNN和RecCNN模型。 执行ComCNN ComCNN/Demo_Test_Qp_30.m

卷积神经网络CNN的并行化研究 并行化 MapReduce框架 GPU加速

MatConvNet有一个简单的设计理念。它并没有将CNN包裹在复杂的软件层面上，而是直接将MATLAB命令直接展现为计算CNN构建模块的简单函数，如线性卷积和ReLU运算符。这些构建块很容易组合成完整的CNN，并可用于实现复杂的学习算法。尽管提供了几个真实的小型和大型CNN结构和训练例程，但仍可以利用MATLAB原型设计的高效性回到底层构建自己的结构。通常不需要C编码来实现新的结构。因此，MatConvNet是计算机视觉和CNN研究的理想场所

深度卷积神经网络用于多波段卫星图像的语义分割 准备 从下载3频段和16频段并提取到数据文件夹 通过执行以下命令来安装需求： $ pip install -r requirements.txt 此外，您需要安装tensorflow或tensorflow-gpu 训练 $ python train.py 争论 描述 选项 --algorithm 训练算法 unet ， fcn_densenet ， tiramisu ， pspnet --size 补丁大小 整型 --epochs 训练的纪元 整型 --batch 每批样品 整型 --channels 影像频道 3 ， 8 ， 16 --loss 损失函数 crossentropy ， jaccard ， dice ， cejaccard ， cedice --verbose 打印更多信息 布尔 --noaugment

由于网络问题加载数据集可能加载不成功，下载后解压到C盘中.keras文件中既可使用

关于该资源的详细描述，请参考博主的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123979166

本文主要介绍如何使用python搭建一个：基于TensorFlow的语音识别系统。 本文主要分为3部分： - 1、项目数据集介绍。 - 2、项目功能及相关代码展示。 - 3、项目完整下载地址。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

研一机器学习作业卷积神经网络

1、维特比详细算法描述见文章：https://blog.csdn.net/snowman898/article/details/123398514?spm=1001.2014.3001.5501 2、代码为该文章的具体代码实现

适用于Turbo、LDPC迭代译码中最经典的BCJR算法，可作为Turbo、LDPC译码的核心算法支撑