data_progress.py用于对数据集进行分类
datasort.py用于对数据集图片进行重命名
train_cnn.py用于训练cnn网络
model_test.py用于用测试集图片对cnn模型进行预测，并观察准确率
design.py用于测试界面
results文件夹有cnn网络训练好的h5文件，以及网络训练过程文档和训练过程准确率变换图像
2022-04-12 09:07:57
776.28MB
1
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】
资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_CNN_图像分类_matlab
资源类型：matlab项目全套源码
源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-12 09:07:04
41.81MB
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2022-04-12 09:07:03
41.81MB
Im2Latex
深层CNN编码器+ LSTM解码器，用于图像到乳胶， 的模型架构的pytorch实现
此实现的示例结果
在IM2LATEX-100K测试数据集上的实验结果
蓝色4
编辑距离
完全符合
40.80
44.23
0.27
入门
安装依赖项：
pip install -r requirement.txt
下载数据集进行训练：
cd data
wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_validate_filter.lst
wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_train_filter.lst
wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_test_filter.lst
2022-04-11 18:16:01
107KB
1
人工智能_项目实践_铁路客运量预测_采用Tensorflow搭建的LSTM网络对民航客运量做的预测
2022-04-11 12:05:48
8.32MB
视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新]
作者：Saikat Roy，
波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中：
项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量）
涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。
项目2：多层神经网络
涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次
2022-04-10 21:39:44
14.94MB
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