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1、卷积神经网络的概念2、 发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练...
CNN,即卷积神经网络(Convolutional Neural Network),是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比,CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力,因为它能够自动学习图像中的特征,并提取出最...
卷积神经网络1.基本面部表情模型2.复合面部表情模型3.性别分类模型4.面部识别模型5.声音分类模型
原文链接:https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/80011656 文章目录1、卷积神经网络的概念2、
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达一、卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算的前馈神经网络,是基于图像任务的平移不变性...
纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层,池化层,全连接FC层,vivado2019.2开发,含testbench
该框架考虑了深度卷积神经网络(CNN)和长期短期记忆网络(LSTM)。 此外,我们提出了一种预处理信号表示,其组合了调制信号的同相,正交和四阶统计。所提供的数据表示允许我们的CNN和LSTM模型对我们的测试数据集...
本文提出了一种将传统卷积神经网络(CNN)修改为可解释的CNN的方法,以阐明CNN的高卷积层中的知识表示。 在可解释的CNN中,高转换层中的每个过滤器代表某个对象部分。 我们不需要对象部分或纹理的任何注释来监督学习...
CNN - FPGA项目由来 毕业设计,为了蹭热点,选了几个和人工智能相关的课题,本意是希望通过毕业设计让自己了解一下机器学习,比如CNN一类的。很不幸,被体系结构实验室的老师抢走了。于是就面临了这个偏硬件的...
用MATLAB实现卷积神经网络,并对图像进行特征提取 文件列表: CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m ...CNN\cnnnumgradcheck.m ...CNN\cnnsetup.m ...CNN\cnntest.m ...CNN\test_example_CNN.m
R-CNN原理: R-CNN遵循传统目标检测的思路,同样采取提取框,对每个框提取特征,图像分类,非极大值抑制等四个步骤,只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。 对于原始图像, 首先...
基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM...
1.领域:matlab,语音MFCC特征提取,CNN深度学习训练实现语音识别 2.内容:语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频 3.用处:用于语音MFCC特征提取,CNN深度学习训练实现语音识别算法...
语音的语谱图实现,用于语音转换语谱图,用CNN网络进行分类识别
ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测(Python完整源码和数据),AQI预测(Python完整源码和数据) ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测(Python完整源码和数据),AQI预测(Python完整源码和数据) ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测...
基于matlab的CNN-LSTM深度学习网络训练,有用的特征从CNN层中提取,然后反馈到LSTM层,该层形成预测的上下文顺序+含代码操作演示视频 运行注意事项:使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme.m文件,不要...
基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计,其中CNN自己编程实现,包括卷积层,池化层以及激活层等,不使用matlab工具箱。matlab2021a或者高版进行测试。由于MINST数据库数据库较大,运行较慢,请耐心等待。
用深度学习来做人脸识别(CNN),包含完整步骤并可以在matlab平台运行
MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测(完整源码和数据) 数据为多输入回归数据,输入7个特征,输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上...
MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测(完整源码和数据) CNN-LSTM神经网络,卷积长短期记忆神经网络多输入回归预测 数据为多输入回归数据,输入12个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。
使用LSTM +CNN对EGG 进行分类预测,一维CNN提取数字信息特征,LSTM 进行分类预测
MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
一个HLS设计的卷积神经网络加速器,并在zynq7020开发板上部署成功