基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

Visio是一款功能强大的图表和矢量图形应用程序，它被广泛用于创建各种类型的图表，包括复杂的卷积神经网络（CNN）结构图。使用Visio绘制的CNN结构图模板，可以帮助研究人员、学生和专业人士更高效地设计和展示他们的神经网络模型。 该模板通常包含了一系列预定义的形状和符号，如卷积层、池化层、全连接层、激活函数等，这些元素可以直接拖拽到画布上使用。用户可以通过调整这些元素的大小、颜色和连接方式来定制自己的网络结构图。此外，模板可能还提供了一些辅助功能，比如自动布局、数据流方向指示和层次结构的清晰展示。 通过使用Visio的卷积神经网络结构图模板，用户可以节省大量手动绘制的时间，并确保图表的专业性和一致性。这不仅适用于学术报告和论文，也适用于项目演示和技术文档。然而，请注意，我不能提供实际的下载链接，但用户可以根据描述在网络上搜索并找到相应的Visio模板资源。

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十四 Jupyter notebook 示例代码. 完成了 Faster R-CNN 训练和预测的功能. 是完整的代码, 具体可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/115053895

DEAP（DEtection of Affect in Audiences using Physiological signals）数据集是研究情感识别领域的一个重要资源，尤其在利用脑电图（EEG）信号分析人类情绪反应时。这个数据集包含了40名参与者对32个不同音乐视频片段的情绪反应，涵盖了喜悦、愤怒、悲伤、平静四种基本情绪类别。研究人员可以通过分析这些EEG数据，结合其他生理指标如心率、皮肤电导等，来训练和评估情感识别模型。 CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）是两种广泛应用于深度学习领域的神经网络架构，特别适合处理时间和空间上的连续数据。在脑电情绪识别任务中，CNN通常用于捕捉EEG信号中的空间模式，因为它们能够自动学习特征，如不同脑区之间的连接模式。而LSTM则擅长捕捉时间序列数据的长期依赖性，这对于理解EEG信号随时间变化的情绪动态非常有用。 在使用DEAP数据集进行情绪识别时，首先需要预处理原始EEG数据，包括去除噪声、滤波以消除高频或低频干扰，以及标准化或归一化数据以减少个体差异。接着，可以将预处理后的EEG信号划分为合适的窗口大小，每个窗口对应一段连续的信号，然后用CNN提取每一窗口内的特征。LSTM可以接在CNN之后，对连续的特征窗口进行建模，以捕捉情绪变化的动态过程。 训练模型时，可以采用交叉验证策略，如k折交叉验证，来评估模型的泛化能力。损失函数通常选择多类交叉熵，优化器可以选择Adam或SGD。在模型设计上，可以尝试不同的CNN-LSTM组合，比如多层CNN提取特征后馈入单层或多层LSTM，或者在LSTM前后添加全连接层进行进一步的抽象和分类。 此外，为了提高模型性能，可以考虑集成学习，比如基于多个模型的投票或平均结果。同时，正则化技术如Dropout和Batch Normalization也能帮助防止过拟合，提高模型的稳定性和泛化能力。 在评估模型时，除了准确率之外，还应关注精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵，以全面理解模型在各个情绪类别的表现。同时，AUC-ROC曲线也是一个重要的评估指标，它衡量了模型区分不同情绪状态的能力。 DEAP数据集结合CNN和LSTM提供了研究脑电情绪识别的强大工具。通过不断调整网络结构、优化参数，以及利用各种技术提高模型性能，我们可以更深入地理解人的情感反应，并为实际应用如人机交互、心理健康监测等领域提供支持。

这篇硕士论文探讨的是使用卷积神经网络（CNN）进行表面肌电信号（sEMG）的手势识别技术，这是生物信号处理和机器学习在康复工程、人机交互领域的一个重要应用。sEMG信号能够捕获肌肉活动时产生的电变化，通过分析这些信号，可以识别出不同的手势动作。论文中提供了Python和MATLAB两种实现方式，为读者提供了多元化的学习和研究资源。 一、sEMG信号基础知识 sEMG信号是通过非侵入性的传感器获取的，它们记录了肌肉收缩时产生的电信号。这种信号具有丰富的特征，包括幅度、频率、时间域特征等，这些特征可以用来区分不同的手势。在实际应用中，需要预处理sEMG数据，例如去除噪声、滤波、归一化等，以便后续的特征提取和模型训练。 二、卷积神经网络（CNN） CNN是一种深度学习模型，特别适合处理图像和时间序列数据，如sEMG信号。在手势识别任务中，CNN可以通过学习自动提取特征，构建模型来识别不同手势的模式。通常，CNN包含卷积层、池化层、全连接层等，每一层都负责不同的信息处理任务。在sEMG数据上，CNN可以学习到局部和全局的特征，提高识别的准确性。 三、Python实现 Python是目前数据科学和机器学习领域最常用的语言之一，其拥有丰富的库和框架，如TensorFlow、Keras等，可以方便地搭建和训练CNN模型。论文中可能详细介绍了如何使用Python编写代码，包括数据预处理、模型构建、训练和验证过程。 四、MATLAB实现 MATLAB也是科研领域常用的工具，特别是在信号处理方面。MATLAB中的深度学习工具箱提供了构建和训练CNN的功能。尽管相比Python，MATLAB的灵活性可能略低，但其直观的界面和强大的数值计算能力使得它在某些情况下更受欢迎。论文可能详细讨论了如何在MATLAB环境中设置数据、定义网络结构以及训练和评估模型。 五、论文结构与内容 这篇硕士论文可能涵盖了以下几个部分： 1. 引言：介绍sEMG和CNN的基本概念，以及研究背景和意义。 2. 文献综述：回顾相关领域的研究进展和技术现状。 3. 方法论：详细阐述sEMG信号处理方法、CNN模型架构，以及Python和MATLAB的实现步骤。 4. 实验设计：描述实验设置，包括数据集、训练策略、性能指标等。 5. 结果分析：展示实验结果，对比不同模型的性能，并进行深入分析。 6. 结论：总结研究工作，提出未来的研究方向。 六、应用场景 sEMG手势识别技术有广泛的应用前景，例如在康复医疗中帮助残疾人士控制机械臂，或在虚拟现实游戏中实现自然的手势交互。结合Python和MATLAB的实现，本论文不仅为学术研究提供了参考，也为实际应用开发提供了实用的解决方案。 这篇硕士论文深入研究了基于CNN的sEMG手势识别技术，结合Python和MATLAB的实现，为读者提供了一个全面理解该领域及其应用的平台。通过学习和理解论文中的内容，读者将能够掌握sEMG信号处理和深度学习模型构建的关键技能。

ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架ACNet ICCV 2019论文：ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架 其他实现：PaddlePaddle重新实现以构建ACNet和转换权重已被PaddlePaddle官方仓库接受。 @ parap1uie-s的出色工作！ Tensorflow2：一个简单的插件模块（https://github.com/CXYCarson/TF_AcBlock）！ 只需使用它来构建模型，然后调用deploy（）即可将其转换为推理时结构！ @CXYCarson的惊人作品

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于深度学习的鸟类识别系统，可以识别六种鸟类，资源包含训练数据集。