使用CNN进行动作识别 在该项目中，对卷积神经网络（CNN）进行了训练，以使用Pytorch对图像和视频进行分类。 数据集 使用过的UCF101数据http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php但仅接受了10个班级（共101个班级）。 每个剪辑有3帧，每帧为64 * 64像素。 片段的标签位于q3_2_data.mat 。 trLb是训练剪辑的标签，而valLb是验证剪辑的标签。 首先对CNN进行训练以对每个图像进行分类。 然后，使用3D卷积训练CNN，将每个剪辑分类为视频而不是图像 Kaggle比赛 CNN对图像的动作识别-排名第10- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3 CNN对视频的动作识别-排名32- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3video

深度学习是机器学习的一个子集，旨在用类似于人类的逻辑持续分析数据。 它使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法的分层结构。 它们主要用于医学诊断，以做出疾病预测、机器人手术和放射治疗等关键决策。 疾病预测包括识别和分类阿尔茨海默病。 它是痴呆症的最常见原因，影响全球约 4600 万人。 该病有几个阶段，分为轻度和重度。 症状包括记忆信息的能力下降、口语和写作能力下降。 许多机器学习算法技术如决策树分类器、独立分量分析、线性判别分析（LDA）被用来根据疾病的阶段预测疾病，但识别信号阶段的精度并不高。 在这项工作中，提出了一种基于深度学习的技术，该技术通过使用卷积神经网络 (CNN) 来提高分类的准确性。 这项工作分析脑电图 (EEG) 信号，使用快速傅立叶变换 (FFT) 提取特征并通过 CNN 对疾病进行分类。

CNN_Faces_Recognition 基于卷积神经网络的人脸在线识别系统，本系统研究基于神经网络模型的人脸检测与识别技术，系统将由以下几个部分构成：制作人脸数据集，CNN神经网络模型训练，人脸检测，人脸识别。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。 关键词：神经网络；图像处理；人脸检测；人脸识别； TensorFlow；模型训练 本系统使用人脸数据集下载： : 详情博客： : 详情见微信公众号：AI大道理

本文来自csdn，本文主要通过代码实例详细介绍了卷积神经网络（CNN）架构中的卷积层，池化层和全连接层，希望对您的学习有所帮助。卷积神经网络的基础内容可以参考：机器学习算法之卷积神经网络卷积神经网络一般包括卷积层，池化层和全连接层，下面分别介绍一下2.1卷积层卷积神经网络里面的这个卷积和信号里面的卷积是有些差别的，信号中的卷积计算分为镜像相乘相加，卷积层中的卷积没有镜像这一操作，直接是相乘和相加，如下图所示最左边的是卷积的输入，中间的为卷积核，最右边的为卷积的输出。可以发现卷积计算很简单，就是卷积核与输入对应位置相乘然后求和。除了图中绿颜色的例子，我们可以计算一下图中红色圈对应的卷积结果：(-

采用卷积神经网络（cnn）进行文本分类，依赖dl4j 简介 基于dl4j-example中的示例，训练数据较少，从某东上拉取了几百条产品及类型划分，可以用于文本分类，搜索意图识别 train.txt示例，第一列表示产品分类，后边则是分词后的产品名称 eg.衣服 海澜之家 旗下 品牌 海澜 优选 生活馆 多色 条纹 短袖 t 恤 男 浅灰 条纹 07170 / 95 运行 1.运行Word2VecUtil.main生成word2vec.bin模型文件，data目录已存在，训练数据采用train.txt中的产品名称 2.运行CnnSentenceClassificationExample.main训练模型并输出测试结果 测试结果 Type:衣服, ProductName : 【 一件 48 两件 78 三件 98 】 t 恤 男 2018 男装 韩 版 夏季 短袖 t 恤 男 短袖 体恤 衣服

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电能质量是电力系统重要的专业，华北电力大学齐林海教授在深圳全国第六届电能质量会议作的报告“深度学习与流式计算在电能质量分析评估中的机遇与挑战”，主要涉及4方面的内容，主要提炼了科学问题及其关键技术。

在金融二级市场上对数据的分析方法主要是基于统计学和人工建模的方法，本文的提出了使用神经网络的方法分析二级市场金融数据。本文首先提出了在金融二级市场上使用神经网络方法的思路，其次证明了在二级市场使用神经网络进行数据分析的可行性，并且根据金融数据的特点设计出一种适合于处理金融数据的CNN-LSTM网络来处理数据。该网络对比传统的简单的统计方法和一些神经网络方法比如逻辑回归，卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）等方法，在对市场价格变化在较短时间内的预测和在较长时间内的预测都有显著的提高，比简单的统计方法提高10%，比其他神经网络提高5%。提出了一种能够较为有效分析金融二级市场数据的方法。

人脸识别是自1960年以来的一项创新性创新，并定期采用不同的真实应用程序来增强其策略。 为了增强人脸确认的执行，已经创建了许多计算和方法。 到目前为止，针对桌面应用程序的深度学习已进行了广泛的研究。 卷积神经网络可以与最终目标一起使用，以提取重要的面部高光。 这些亮点被允许以富有成效的方式考虑它们之间的外观。 该框架可以准备好感知个人的安排。 我们提供了可以利用此人脸识别创新进行生产的不同应用程序。 本文的目的是通过使用各种接近度估计（相似度指数），研究在各种障碍条件下利用图像进行的深度CNN设计在人脸识别中的实用性。

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