应用中央差分卷积网络（CDCN）进行面部反欺骗 安装 virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 数据准备 参考 [1]于子彤与赵，陈旭与王，泽正与秦，云霄与苏，卓与李，小白与周，冯与赵，国应。 搜索中央差分卷积网络以进行面部反欺骗，doi： ： [2]中央差分卷积网络，doi： ： [3]王则政，赵晨旭，秦云霄，周秋生，齐国俊，万钧，甄磊。 利用时间和深度信息进行多帧脸部反欺骗，doi： ：

基于定点DSP的小波变换快速算法实现、电子技术,开发板制作交流

深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。

代码数据完整，包含超限学习机，单层双层神经网络 %% III. 数据归一化 %% % 1. 训练集 [Pn_train,inputps] = mapminmax(p); Pn_test = mapminmax('apply',ptest,inputps); %% % 2. 测试集 [Tn_train,outputps] = mapminmax(t); Tn_test = mapminmax('apply',ttest,outputps); %% IV. ELM创建/训练 [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(Pn_train,Tn_train,19,'sig',0);

里面包含卷积神经网路的一些基本介绍，还有相关学者的笔记介绍，很适合初学者学习参看卷积神经网络的基本原理

matlab生成维纳过程代码去卷积 一维傅立叶和小波分析工具用于反卷积 要求 八度 用法 小波相关功能： [u, v] = filt(type, p)返回类型为type小波变换中使用的父小波u ， v 。 w = wtrans(z, type, p)使用类型type的父小波返回矢量z的p分辨率小波变换。 z = iwtrans(w, type, p)使用类型type的父小波返回向量w的p分辨率逆小波变换。 如果type和p相同，则iwtrans和wtrans应该彼此iwtrans ，直到出现一些小错误wtrans 。 coeffs(w, p, q)返回第p分辨率小波变换的第q级小波系数。 q可以从1到p+1 。 q = p + 1代表最粗糙的小波电平。 B = getbasismat(type, p, N)生成维度为(p+1)xN的矩阵，其第j行包含基础元素，该元素进行转换以生成用于计算p第j级小波系数的向量长度为N （2的整数次方）的信号的第n分辨率小波变换。 [w, ratiounthres, wnoise] = applythres(w, method, p, thrvec)当提

计算卷积的matlab代码可解释意识指示器（ECI）的源代码 该项目包含与手稿“使用可解释的深度学习将意识从睡眠，麻醉和意识障碍患者中解脱出来”相关的脚本。 编程语言：MATLAB 联系人︰李敏治（） 步骤1：EEG预处理和转换后的数据 将原始EEG信号转换为时空3D矩阵。 第2步：培训CNN 转换后的3D功能在卷积神经网络（CNN）上用于意识的两个组成部分：唤醒和意识。 在每个唤醒和意识状态下，将EEG数据分为两类（低与高）进行训练。 在培训和测试阶段，我们使用了留一法的主题学习法作为迁移学习。 步骤3：测试CNN和计算ECI 输出表明概率是计算ECI的平均值。 最后，计算基于分层相关性传播（LRP）的相关性得分。 等等 散点图，托普图和小提琴图 EEGLAB工具箱可从以下网站免费获得。 CNN和LRP的源代码可从以下网站免费在线获得。 可从下载小提琴情节的源代码。 阴影错误栏的源代码可从下载。

三篇学术论文：基于TensorFlow分布式与前景背景分离的实时图像风格化算法；基于TensorFlow的卷积神经网络的应用研究；基于TensorFlow的交通标识智能识别系统设计

BUET CSE 472机器学习最终项目 利用卷积神经网络识别和识别水稻病虫害 该项目现在已有3年以上的历史了，尽管我是撰写此项目的人，但我对代码的工作方式一无所知。 我什至不知道它是否有效。 我以为我已经丢失了这个项目，但是几分钟前在我的Google云端硬盘中找到了它。 所以现在我将其上传到Git Hub仅仅是因为我的烦恼无法把它们扔掉，保留了一切性质（也许让我的简历看起来更好吗？）。 这项工作已在一流的期刊上发表（ ）。 我确实设计了实验，编写了此代码库，并报告了结果，但是我对编写手稿或提交稿件一无所知。 有关详细信息，请询问Rafeed或Arko。

最近几年，在处理语音、图像识别和语言处理等问题上，深度学习有着十分不错的表现。在所有类型神经网络中，卷积神经网络中研究最为深入的。在过去因为没有大数据与高性能的计算设备支撑，想要在不过拟合进行高性能卷积神经网络训练是难以想象的。如今卷积神经网络的飞速发展，离不开出现了ImageNet这样的数据，还有大幅提升的GPU计算性能。尽管各种 CNN 模型仍继续在多种计算机视觉应用中进一步推进当前最佳的表现，但在理解这些系统的工作方式和如此有效的原因上的进展仍还有限。这个问题已经引起了很多研究者的兴趣，为此也涌现出了很多用于理解 CNN 的方法。本课题主要研究了卷积神经网络ResNet，在pytorch平台进行对ResNet34神经网络的训练，得到达到识别精度的神经网络，并对设计的神经网络模型进行评估和测试。首先从已有的图库中crop处理做一个5*100的图像数据库，并搭建卷积神经网络研究平台PyTorch的Window平台，按要求训练出具有识别精度的神经网络，通过设计算法来测试模型的识别率，并将把模型的卷积核可视化。