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搜索资源列表

  1. A C-LSTM Neural Network for Text Classification.pdf

  2. 一篇论文，结合了cnn和lstm的深度网络用来做文本分类。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：119kb
    • 提供者：weixin_38516136

  1. 卷积神经网络

  2. 该程序帮助初学者在matconvnet平台下实现一个简单的CNN的框架，用于对辣椒图片的分类

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-08
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_38556556

  1. 用numpy实现基于tensorflow训练结果的cnn分类器

  2. 储存了tensorflow的训练结果，再用numpy构建的神经网络做分类器

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-03
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：qq_33505499

  1. AI从入门到放弃：CNN的导火索，用MLP做图像分类识别

  2. 给出完整Python代码，用于图像识别，可用于深度学习的入门。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：qq_42664837

  1. autoencoder压缩mnist分析与输出

  2. 用autoencoder处理mnist数据集，实现对不同类别字符的压缩，对压缩后编码做KNN分类，准确率95%，且做了解码器恢复实验。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-10-17
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：u010627377

  1. 情感分析数据

  2. 5000条数据，格式为label，sentence的csv。 可以用来做句子分类，CNN和RNN都可以问题不大。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-21
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_39673686

  1. 用tensorflow搭建CNN的方法

  2. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，最后形成一个分类器 在 CNN 中有几个重要的概念： stride padding pooling stride，就是每跨多少步抽取信息。每一块抽取一部分信息，长宽就缩减，但是厚度增加。抽取的各个小块儿，再把它们合并起来，就变成一个压缩后的立方体。 padding，抽取的方式有两种，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_38733355

  1. 利用Tensorflow构建和训练自己的CNN来做简单的验证码识别方式

  2. Tensorflow是目前最流行的深度学习框架，我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器，本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN，怎样训练用于简单的验证码识别的分类器。本文假设你已经安装好了Tensorflow，了解过CNN的一些知识。 下面将分步介绍怎样获得训练数据，怎样使用tensorflow构建卷积神经网络，怎样训练，以及怎样测试训练出来的分类器 1. 准备训练样本 使用Python的库captcha来生成我们需要的训练样本，代码如下： import sys

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：384kb
    • 提供者：weixin_38543120

  1. 使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别的示例代码

  2. 上回书说到了对人脸的检测，这回就开始正式进入人脸识别的阶段。 关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenFaceRecognizer库来实现该算法，除此之外还有FisherFaceRecognizer、L

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：722kb
    • 提供者：weixin_38714653

  1. 机器学习系列11-卷积神经网络CNN part1

  2. Convolutional Neural network(part 1) 如果本文对你有帮助，请给我的github打个star叭，上面附有全系列目录和内容！ CNN常常被用在影像处理上 Why CNN for Image？ CNN V.s. DNN 我们当然可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN，比如说，你想要做图像的分类，那你就去train一个neural network，它的input是一张图片，你就用里面的pixel来表示这张图片，也就是一个很长很长的vec

  3. 所属分类：其它

  1. MaskR-CNN详解

  2. 本文来自csdn，文章主要分析了ROIPool的不足，将实例分割分解为分类和mask生成两个分支及并行进行分类和mask生成任务。图1MaskR-CNN整体架构MaskR-CNN是一个实例分割（Instancesegmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。联系：语义分割和实例分割都是目标分割中的两个小的领域，都是用来对输入的图片做分割处理；区别：图2实例分割与语义分割区别1.通常意义上的目标分割指的是语义分割，语义分割已经有很长的发展历史，已经取得

  3. 所属分类：其它

  1. 图像分类|深度学习PK传统机器学习

  2. 图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。本项目中，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：529kb
    • 提供者：weixin_38637805

  1. 机器学习----matlab中的CNN

  2. 本文来自于CSDN，介绍了CNN分类问题以及如何用matlab自带数据集做车辆检测等相关知识。最近需要用到卷积神经网络(CNN)，在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候，想到了matlab，自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒，在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛AndrewNG.说过在硅谷好多人都是先用matlab/oc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：839kb
    • 提供者：weixin_38590541

  1. 基于深度学习的目标检测

  2. 本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和端到端（End-to-End）的目标检测方法，包括YOLO和SSD。普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：605kb
    • 提供者：weixin_38610682

  1. EMNIST：旨在探索CNN和RCNN在对EMNIST数据集进行分类方面的有效性的项目-源码

  2. 恩尼斯 由coopss开发 描述 该项目旨在探索卷积神经网络（CNN）的特性，并了解它们与递归卷积神经网络（RCNN）的比较。 这是受到我阅读的启发，该详细介绍了RCNN在对象识别中的效果，甚至表现出与CNN相对较少的参数。 除了探索CNN / RCNN有效性，我建立了一个简单的接口，以测试更具挑战的数据集（而不是在） 当前实施 多栈CNN Web小程序测试环境 兼容触摸屏 当字母占画布的大部分时，效果最佳 读入.mat文件 当前正在对培训（直接下载链接） 查看以获取更多信息 去做 用新的w

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：557kb
    • 提供者：weixin_42151373

  1. 图像分类|深度学习PK传统机器学习

  2. 图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。本项目中，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：weixin_38628926

  1. 机器学习----matlab中的CNN

  2. 本文来自于CSDN，介绍了CNN分类问题以及如何用matlab自带数据集做车辆检测等相关知识。 最近需要用到卷积神经网络(CNN)，在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候，想到了matlab，自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒，在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：824kb
    • 提供者：weixin_38508549

  1. MaskR-CNN详解

  2. 本文来自csdn，文章主要分析了ROIPool的不足，将实例分割分解为分类和mask生成两个分支及并行进行分类和mask生成任务。图1MaskR-CNN整体架构 MaskR-CNN是一个实例分割（Instancesegmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 联系：语义分割和实例分割都是目标分割中的两个小的领域，都是用来对输入的图

  3. 所属分类：其它

  1. 基于深度学习的目标检测

  2. 本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和端到端（End-to-End）的目标检测方法，包括YOLO和SSD。普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet LargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：605kb
    • 提供者：weixin_38665193

  1. keras做CNN的训练误差loss的下降操作

  2. 采用二值判断如果确认是噪声，用该点上面一个灰度进行替换。 噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。 处理后的文件大小只有原文件小的三分之一，前后的图片内容肉眼几乎无法察觉。 但是这样处理后图片放入CNN中在其他条件不变的情况下，模型loss无法下降，二分类图片，loss一直在8-9之间。准确率维持在0.5,同时，测试集的训练误差持续下降，但是准确率也在0.5徘徊。大概真是需要误差，让优化方法从局部最优跳出来。 使用的activation

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38565818
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