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  背影 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的定義 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的神經(jīng)元 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的激活函數(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的傳遞函數(shù) 長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 基于GUI的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別系統(tǒng) 代碼下載鏈接：基于MATLABGUI編程的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期神

  2024年02月12日

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  手寫數(shù)字識別-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ??歡迎來到機(jī)器學(xué)習(xí)的世界? ??博客主頁：卿云閣 ???歡迎關(guān)注??點(diǎn)贊??收藏??留言?? ??本文由卿云閣原創(chuàng)！ ??本階段屬于練氣階段，希望各位仙友順利完成突破 ??首發(fā)時(shí)間：??2021年6月5日?? ??希望可以和大家一起完成進(jìn)階之路！ ??作者水平很有限，如果發(fā)

  2024年02月10日

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  基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種子等級識別

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  2024年02月11日

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  基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)分類案例

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN 是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一 。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)（representation learning）能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對輸入信息進(jìn)行平移不變分類（

  2024年02月12日

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  基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類

  近年來深度學(xué)習(xí)的技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中大放異彩，使得對多光譜數(shù)據(jù)分類的研究迅速發(fā)展，結(jié)合2D-CNN，3D-CNN，注意力機(jī)制，PCA降維等方法均可使得對多光譜圖像的分類精度得以提升。目前CNN網(wǎng)絡(luò)大量用于傳統(tǒng)的CV領(lǐng)域，而對于高光譜圖像的分類仍比較缺乏，本文章基于C

  2024年02月10日

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  MATLAB基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別

  目錄 1. 數(shù)據(jù)集介紹 ?2. 訓(xùn)練、保存網(wǎng)絡(luò) 3. 手勢識別 4. 識別結(jié)果 5. 總結(jié) 本實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)集為從Kaggle平臺下載的手語數(shù)據(jù)集（sign_mnist）中選取的部分?jǐn)?shù)據(jù)。 sign_mnist 數(shù)據(jù)集格式的模式化與經(jīng)典 MNIST 緊密匹配。每個(gè)訓(xùn)練和測試用例表示一個(gè)標(biāo)簽 （0-25），作為每個(gè)字母 A-Z 的一

  2024年02月06日

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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別人臉項(xiàng)目—使用百度飛槳ai計(jì)算

  整個(gè)項(xiàng)目需要的準(zhǔn)備文件： 下載鏈接： 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1WEndfi14EhVh-8Vvt62I_w 提取碼：7777 鏈接：https://pan.baidu.com/s/10weqx3r_zbS5gNEq-xGrzg 提取碼：7777 1、模型推理文件 2、模型轉(zhuǎn)換文件 數(shù)據(jù)集的文件夾格式如下圖：一共兩個(gè)文件夾 images文件夾裝所有的圖片，圖片需隨機(jī)打

  2024年02月16日

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  手勢識別系統(tǒng)Python，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

  手勢識別系統(tǒng)，使用Python作為主要開發(fā)語言，基于深度學(xué)習(xí)TensorFlow框架，搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。并通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最后得到一個(gè)識別精度較高的模型。并基于Django框架，開發(fā)網(wǎng)頁端操作平臺，實(shí)現(xiàn)用戶上傳一張圖片識別其名稱。 視頻+代碼：https://www.yuque.com/ziwu/

  2024年02月09日

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  綜合實(shí)驗(yàn)---基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)分類案例

  ①首先打開 cmd，創(chuàng)建虛擬環(huán)境。 如果報(bào)錯(cuò)：‘conda’ 不是內(nèi)部或外部命令,也不是可運(yùn)行的程序 或批處理文件。請?jiān)诃h(huán)境變量里添加Anconda3路徑，如果沒有Anconda3直接去官網(wǎng)下載就行了 具體步驟：我的電腦—右鍵屬性—高級系統(tǒng)設(shè)置—環(huán)境變量—系統(tǒng)變量—Path—雙擊進(jìn)入—新

  2024年02月13日

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  基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGG的貓狗識別

  ！有需要本項(xiàng)目的實(shí)驗(yàn)源碼的可以私信博主！ 摘要： 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等已經(jīng)成為了一個(gè)熱門研究方向。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。這也是深度學(xué)習(xí)在當(dāng)下備受歡

  2024年02月12日

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