ASRT：基于深度学习的中文语音识别系统 ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统，如果您觉得喜欢，请点一个“ Star”吧〜 自述语言|中文版| | |||| 如果程序运行期间或使用中有什么问题，可以及时在issue中提出来，我将尽快进行响应。本项目作者交流QQ群： 894112051 提问前请仔细查看，以及避免重复提问 以下问题AI柠檬博主和群友可能会拒绝回答，包括但不限于： 询问已经写在ASRT语音识别项目文档和问题上解决过的已知重复问题。 找不到重点，不知所云的问题，但不声明任何其他信息。 跟ASRT项目没有直接相关的问题 “伸手党”类的问题 请注意，开发者并没有义务回复您的问

贝叶斯CNN 卷积神经网络中的实现。 一个卷积层，每个滤波器的权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 结果 分别使用LeNet-5和3Conv3FC在MNIST和CIFAR-10上的结果

DeepGCN：GCN可以像CNN一样深入吗？ 在这项工作中，我们提出了成功训练非常深的GCN的新方法。 我们从CNN借用概念，主要是残差/密集连接和膨胀卷积，然后将其适应GCN架构。 通过广泛的实验，我们证明了这些深层GCN框架的积极作用。 概述 我们进行了广泛的实验，以展示不同的组件（＃Layers，＃Filters，＃Nearest Neighbors，Dilation等）如何影响DeepGCNs 。 我们还提供了针对不同类型的深层GCN（MRGCN，EdgeConv，GraphSage和GIN）的消融研究。 进一步的信息和详细信息，请联系和 。 要求 （仅用于可视化） （仅用于可视化） conda环境 为了设置运行所有必要依赖项的conda环境， conda env create -f environment.yml 入门 您将在文件夹中找到有关如何使用我们的代码对3

基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。

滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM). 首先, 利用改进的1D-CNN-LSTM模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验, 实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态, 平均识别准确率达99.83%; 其次, 将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验, 结果表明所提方法在测试精度方面有较大优势; 最后, 引入迁移学习测试模型的鲁棒性和泛化能力, 实验结果表明提出的改进模型在不同工况下有较好的适应性和高效性, 模型有较强的泛化能力, 具备工程应用的可行性.

CNN训练数据-手写体MATLAB mnist_uint8.mat.的二进制格式的mnist数据集转化成了.mat的格式 但是官网下载的.mat格式的均为 6000×784,60000×10,10000×784,10000×10

（不是完整项目，适用于学习）根据英伟达的端到端车联自动驾驶论文完成复现。文章：https://blog.csdn.net/chepwavege/article/details/92761789 涉及技术：Pycharm + Keras + Python 3.6 + numpy + opencv3.3.1+ udacity's self-driving car simulator 自己练手写的，注释比较详细，代码管理很烂，凑活看吧。

《Backpropagation applied to Handwritten zip code recognition》，Yan LeCun于1989年所作

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

卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： •输入层：用于数据的输入 •卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 •激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 •池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 •全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失