在本文中，我们正在对陆地2D数据执行Spiking和Gap反卷积； 我们在操作员长度（200 ms）上应用击球和堆栈数据，而在间隙反卷积中使用不同的间隙窗口（16.24 ms）。 输出数据的质量优于输入数据，并且频率分布具有同质性。 另外，在尖峰解卷积的情况下，频率的带宽也在增加，并且平滑专家，因为它提高了时间分辨率，因此，对于我们来说，层之间的夹层显得很重要，这对于解释非常重要。

基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于卷积神经网络实现MNIST手写数字数据集识别应用+GUI可视化源码+数据（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作

我们研究了Gk1×Gk2 / Gk1 + k2陪集CFT的可积分λ变形的有效作用。 对于不相等的水平，这些模型不属于与对称空间相对应的CFT的λ变形的一般讨论，而是具有许多吸引人的特征。 我们证明扰动是由parafermion双线性驱动的，并且我们重新研究了它们的代数的推导。 我们发现了这些模型参数空间的非平凡对称性，这在文献中从未遇到过。

我们为AdS3上的广义相对论提出了一组新的边界条件，其中边界自由度的动力学由可积方程的Gardner层次结构的两个独立的左右成员描述，也称为“混合KdV-mKdV” 层次结构。 该可集成系统具有非常特殊的属性，可将Korteweg-de Vries（KdV）和改进的Korteweg-de Vries（mKdV）层次结构同时组合在一个可集成结构中。 三维时空引力和二维可积系统之间的这种关系是基于最近在AdS3上引入的“软毛边界条件”的扩展的，现在允许化学势局部取决于动力场及其空间 衍生品。 Gardner系统的完整可积结构，即相空间，泊松括号和无限数量的可交换守恒电荷，是直接从渐近分析和重力理论中的守恒表面积分中直接获得的。 这些边界条件具有特殊的性质，它们也可以解释为在具有事件视界的时空的近视界区域中定义。 然后，黑洞解决方案自然地容纳在我们的边界条件内，并由与Gardner层次结构的相应成员相关联的静态配置来描述。 还讨论了由我们的边界条件定义的集合中黑洞的热力学性质。 最后，我们证明了我们的结果可以自然地扩展到宇宙常数消失的情况，并且可积系统与AdS3情况完全相同。

扩散卷积循环神经网络：数据驱动的交通预测 这是以下论文中Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network的TensorFlow实现： Yaguang Li、Rose Yu、Cyrus Shahabi、Yan Liu，，ICLR 2018。 要求 scipy>=0.19.0 numpy>=1.12.1 熊猫>=0.19.2 皮亚尔 统计模型 张量流>=1.3.0 可以使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 数据准备 洛杉矶（METR-LA）和湾区（PEMS-BAY）的交通数据文件，即metr-la.h5和pems-bay.h5 ，可以在或，需要放入data/文件夹。 *.h5文件使用HDF5文件格式将数据存储在panads.DataFrame 。 下面是一个例子： 传感器_0 传

在PPI数据集上用图卷积神经网络实现节点分类，包括GCN分类网络搭建、PPI数据集的数据预处理，以及节点分类网络的训练和测试代码。

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

本文来自于云社区，本文章主要介绍了转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢,希望读后会给您带来帮助。在CNN提出之前，我们所提到的人工神经网络应该多数情况下都是前馈神经网络，两者区别主要在于CNN使用了卷积层，而前馈神经网络用的都是全连接层，而这两个layer的区别又在于全连接层认为上一层的所有节点下一层都是需要的，通过与权重矩阵相乘层层传递，而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的，所以提出了卷积核矩阵的概念，如果卷积核的大小是n*m，那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的，具体的映射方式下一节会讲到。到这

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测，GWO-CNN分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图