深度学习是解决难题（例如图像分类，分割和检测）的强大方法。 然而，使用深度学习进行推理是计算密集型的，消耗大量内存。 即使是规模很小的网络也需要大量的内存和硬件来执行这些算术运算。 这些限制可能会阻止将深度学习网络部署到计算能力低且内存资源较小的设备上。 在这种情况下，您可以将 Deep Learning Toolbox 与 Deep Learning Toolbox 模型量化库支持包结合使用，通过将卷积层的权重、偏差和激活量化为 8 位缩放整数来减少深度神经网络的内存占用数据类型。 然后您可以使用 GPU Coder 为量化网络生成优化的 CUDA 代码。 此示例展示了如何创建、训练和量化一个用于缺陷检测的简单卷积神经网络，然后演示如何为包括前/后图像处理和卷积神经网络在内的整个算法生成代码，以便您可以将其部署到 NVIDIA GPU 中，例如Jetson AGX Xavier、N

以下特色示例展示了如何使用深度神经网络进行图像校正。 --使用去噪网络DnCNN进行高斯降噪--使用定制的深度神经网络降低行/列噪声--实现自定义小批量数据存储以进行培训和评估包括以下使用深度学习进行图像校正的示例。 -使用DnCNN去噪网络去除高斯噪声--学习用于水平/垂直线噪声去除的网络--自定义小批量数据存储的实现和应用您可以使用它使用深度学习进行图像校正。 [Keyward]图像处理/深度学习/图像校正/IPCV演示

知识是理解世界的一种正式方式，为下一代人工智能(AI)提供人类水平的认知和智能。知识的表现形式之一是实体之间的结构关系。关系抽取(RE)是信息抽取的一个子任务，是自动获取这些重要知识的有效方法，在自然语言处理(NLP)中起着至关重要的作用。

CNN可视化工具：用于深度卷积神经网络中的单元可视化的工具包 介绍 该存储库包含用于可视化深CNN内的单元（或称为神经元或卷积过滤器）的代码和结果。 一些代码已用于深度场景CNN中出现的物体检测器》。 您可以将此工具包与天真的一起使用，并可以将其编译为matcaffe和pycaffe或 。 该工具包包含以下功能： （新！）PyTorch脚本： pytorch_extract_feature.py ：用于为任何给定图像在CNN模型的选定层提取CNN特征的代码。 pytorch_generate_unitsegments.py ：用于生成所选层上所有单元的可视化的代码。 Matlab脚本： extract_features.m ：用于为任何给定图像提取所选层上的CNN激活的代码。 generate_unitsegments.m ：用于生成选定层中所有单元的可视化的代码。 unit

matlab精度检验代码PIV-LiteFlowNet-en PIV-LiteFlowNet-en是一种执行粒子图像测速（PIV）的深层神经网络，它是一种用于流体运动估计的可视化技术。 该存储库中的目录 caffe ：具有经过训练的模型的caffe主文件夹demos ：包含用于测试经过训练的模型的MATLAB脚本的文件夹 许可和引用 提供此存储库仅用于研究目的。 版权所有。 任何商业用途都需要我们的同意。 如果您在研究工作中使用这些代码，请引用以下论文： Cai S, Liang J, Gao Q, Xu C, Wei R. Particle image velocimetry based on a deep learning motion estimator, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. (accepted) 或者 Cai S, Zhou S, Xu C, Gao Q. Dense motion estimation of particle images via a convolutional neura

介绍 要求： 的Python 3.5 PyQt5 5.9.2 opencv-python 3.4.0.12 张量流-gpu 1.5.0 CUDA 8.0 易言 用： 运行train_and_detection / win_entry.py “开放模型”->（summary / cnn3d_17） “打开视频” 火车： 运行train_and_detection / train.py 参考： [1]使用伪3D残差学习时空表示，ICCV2017 基于时空深度神经网络的视频烟雾检测 1.型号 2Dto3D： 3D： conv3d块（A，B，C）： 3D_DenseNet： 结果1： 结果2：

本资源是 https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 这个github项目的代码的一个实现,修改了一些参数,并把模型一同放出,(github项目中没有模型)

bayesian_dnns 具有的贝叶斯深层神经网络的实践与实验。 GMVAE 提出的高斯混合变分自动编码器的实现。 通过对生成模型使用高斯混合先验，其对不平衡数据的鲁棒性要比Kingma的m2模型高得多。 我还提到了 示例：MNIST不平衡 数据 标记的[标签：图片数量] [0：1000、1：10、2：10、3：10、4：10、5：100、6：70、7：40、8：50、9：30] 未贴标签总计50000张图像。 每个标签的采样率与标签数据相同（不平衡）。 验证总计10000张图片。 每个标签的采样率相等（平衡） 结果 金马的M2模型 潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 GMVAE 潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 您可以看到每个标签似乎都有自己的分布。

首先对深度学习的发展历史以及概念进行简要的介绍。然后回顾最近几年基于深度学习的语音识别的研究进展。这一部分内容主要分成以下5点进行介绍:声学模型训练准则,基于深度学习的声学模型结构,基于深度学习的声学模型训练效率优化,基于深度学习的声学模型说话人自适应和基于深度学习的端到端语音识别。最后就基于深度学习的语音识别未来可能的研究方向进行展望。

网络管道：网络流量数据管道，用于实时预测和构建深度神经网络的数据集