可直接运行， 1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

信号处理--多分辨率单通道注意力脑电睡眠分类 完整代码

如题，本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集，其中供参考的是分叶征的完整数据集（如果需要良恶性、毛刺征等等，可以私信我补充）。代码部分还包括了数据生成的代码，这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。

最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。 最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。 优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行

可直接运行。基于pytorch vision transformer的乳腺癌图像分类 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计

神经网络实现分类matlab代码人工神经网络的 LRP 工具箱 (1.3.0) 逐层相关性传播 (LRP) 算法通过使用学习模型本身的拓扑将相关性分数归因于输入的重要组成部分来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP 工具箱为支持 Matlab 和 python 的人工神经网络提供了简单且可访问的 LRP 独立实现。 工具箱实现了 Caffe 深度学习框架的 LRP 功能，作为 10/2015 发布的 Caffe 源代码的扩展。 Matlab 和 python 的实现旨在作为沙箱或游乐场，让用户熟悉 LRP 算法，因此在实现时考虑了可读性和透明度。 可以使用原始文本格式、Matlab 的 .mat 文件和 python/numpy 的 .npy 格式导入和导出模型和数据。 查看 LRP 工具箱的实际应用 要在浏览器中试用基于 python 的 MNIST 演示或基于 Caffe 的 ImageNet 演示，请单击相应的面板： MNIST 图片 文本 基于神经网络的简单 LRP 演示，可预测手写数字并使用 MNIST 数据集进行训练。 基于使用 Caffe 实现的神经网络的更复杂的

包含训练代码、预测代码、数据划分代码、网络代码等，采用pytorch框架所写。

运动想象分类matlab代码交通车辆识别系统 夏季项目，使用MATLAB中的神经网络工具箱来区分收费车辆和免税旅行者。 文档尚未完成！>>代码重组待定>>关于Gpu的硬件限制（更好的Nvidia计算能力> = 3.5要求）>>使用背景减法的幼稚分割方法不适用于遮挡和重叠对象数量更多的复杂图像> > 由于必须上传经过训练的网络和数据集>>数据集>>数据集并且无法使用ImageCNN进行训练，因此该代码无法正常工作。m>> videotrafficgmm是分类的主要模块，其余都是支持组件>>适当测试视频，测试数据，训练有素的网络以及其他各种输入和输出的路径变量将必须根据您的系统进行重新校准。 由于数据上传限制（无法上传大型数据集和训练有素的网络）的限制，该存储库未考虑指定目的的实现。尽管对于感兴趣的用户了解在我的项目中使用的方法可能会有所帮助，用于某些常见的计算机视觉问题 摘要：->名为“项目”的目的是研究CNN不同组件的各种特性。 该项目的目的是从交通视频源中检测正在行驶的车辆并识别车辆的类别。为简单起见，将车辆分为收费和免收费两类。 付费车辆包括所有具有四个或更多车轮的机动车，这些机动

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用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习 除此之外，还有所有迁移学习的代码，可以利用迁移学习的代码对猫狗数据集进行训练学习