研一做的课程设计，实现蒙文小写手写字母识别，MATLAB平台。附带操作图形界面。数据集为画板手写的300个，可替换别的数据集使用。
2023-02-23 13:37:32
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net=init(net);
net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');
2023-02-23 08:26:43
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CA-Net：用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络
该存储库提供“ CA-Net：可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络”的代码。 现在可以在上我们的工作。 接受了我们的工作。
图1. CA-Net的结构。
图2.皮肤病变分割。
图3.胎盘和胎脑分割。
要求条件
一些重要的必需软件包包括：
版本> = 0.4.1。
智慧
Python == 3.7
一些基本的python软件包，例如Numpy。
按照官方的指导安装 。
用法
用于皮肤病变分割
首先，您可以在下载数据集。 我们仅使用了ISIC 2018 task1训练数据集，要对数据集进行预处理并另存为“ .npy”，请运行：
python isic_preprocess.py
为了进行5倍交叉验证，请将预处理数据分成5倍并保存其文件名。 跑步：
python create_folder.py
要在ISI
2023-02-22 20:42:26
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本文于译文,卷积神经网络是一种识别和理解图像的神经网络。本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积吗？现在我们可以改变两个主要参数来修改每层的运行状态。在选择滤波器大小之后，还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例如，一个7*7的输入量，一个3*3的滤波器（忽略第三维度的简单性），宽度为1。看看你是否能尽力猜出随着宽度增加到2，输出量会发生什么变化。因此，正如你所看到的那样，接受域现在在两个单元之间来
2023-02-22 15:16:28
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吴恩达改善深层神经网络：卷积神经网络，序列模型作业，因为太大了就放百度云了，不能下请私信我 1971514199@qq.com
2023-02-21 13:40:37
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（1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值
2023-02-21 00:03:22
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