Python语言 DCGAN代码包 完整代码 卷积生成式对抗网络

Android基于卷积神经网络的数字手势识别安卓APP，识别数字手势0-10 Android studio编译，项目有源码和apk，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/121196044

共同近邻（CNN）聚类 笔记 该项目目前处于Alpha状态。 将来可能会更改实现。 检查示例和文档以获取最新信息。 集群 所述cnnclustering Python包提供了一个灵活的接口聚类算法使用C ommon-Ñearest-Ñeighbours。 虽然该方法可以应用于任意数据，但此实现是在“分子动力学”模拟的处理轨迹背景之前完成的。 在这种情况下，聚类结果可以作为构建核心集马尔可夫状态（cs-MSM）模型的合适基础，以捕获潜在分子过程的基本动力学。 有关用于cs-MSM估计的工具，请参考此单独的。 该软件包提供了一个主要模块： cnnclustering ：（等级）共同近邻聚类和分析 特征： 灵活：可以对不同输入格式的数据集进行聚类。 易于与外部方法连接。 方便：功能集成，在分子动力学的背景下非常方便。 快速：核心功能使用Cython。 请参考以下论文以获得科学背景（如

bp网络代码 matlab 这是BP和CNN网络的matlab实现。 这些代码用于简单的人工神经网络。

介绍 该数据集包含来自10个类别的城市声音的8732个标记的声音摘录（<= 4s）：空调，汽车喇叭，儿童玩耍，狗吠，钻探，enginge_idling，gun_shot，手提钻，警笛和street_music。 这些类别是根据城市声音分类法得出的。 有关数据集及其编译方式的详细说明，请参阅我们的论文。 所有摘录均取自上传到现场录音。 这些文件已预先排序为十折（名为fold1-fold10的文件夹），以帮助复制和比较上面文章中报告的自动分类结果。 除声音摘录外，还提供了一个CSV文件，其中包含有关每个摘录的元数据。 数据集链接-https: 方法 1.有3种基本方法可以从音频文件中提取特征：a）使用音频文件的mffcs数据b）使用音频的频谱图图像，然后将其转换为数据点（就像对图像所做的那样）。 使用Librosa的mel_spectogram函数可以轻松完成此操作。c）结合两个功能以构建

matlab精度检验代码3dcnn.torch 使用Torch实现对3D数据进行对象分类的体积CNN（卷积神经网络）。 介绍 这项工作是基于我们的。 我们的论文也将成为CVPR 2016的关注焦点（有关最新结果，请参考arXiv之一）。 在此存储库中，我们发布代码，这些数据用于训练3D数据（二进制体积）上的用于对象分类的体积CNN。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{qi2016volumetric, title={Volumetric and Multi-View CNNs for Object Classification on 3D Data}, author={Qi, Charles R and Su, Hao and Niessner, Matthias and Dai, Angela and Yan, Mengyuan and Guibas, Leonidas J}, journal={arXiv preprint arXiv:1604.03265}, year={2016} } 安装 安装 。 请注意，VolumetricBatch

将任何 2D CNN 扩展到 3D CNN，以用于动作识别等研究。 它为 Mathworks 的大多数官方预训练权重模型扩展了多功能性！ （ https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/?q=profileid:8743315 ）

深度学习应用在字符识别中，有demo，也有训练代码，支持中文英文的训练，rcnn经典算法，模型小速度快

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一、卷积神经网络 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取数据中最有效的特征，这种方法可以提取到图像中最基础的特征，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征，因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接（LocalConn