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搜索资源列表

  1. BP神经网络程序做的人脸识别的VC源码_可执行程序_文档

  2. 这是我用VC写的BP神经网络人脸识别程序的源码,以及可执行程序,里面还有完整的使用和说明文档,包括如何执行程序,以及如何编译源码,详细说明,可以看这里的介绍:http://blog.csai.cn/user1/261/archives/2010/43657.html

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-06-28
    • 文件大小：474112
    • 提供者：c_gao

  1. ocx验证码识别源码

  2. 本程序以动网asp论坛的验证码为例，演示如何识别位置变化、字符变形的验证码图 片，希望大家主要用于研究，不要搞破坏。 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-12
    • 文件大小：875520
    • 提供者：treezhy2

  1. 酒店管理系统VC源码

  2. 一个酒店管理系统的VC源码，连接的是ACCESS的数据库，包括了登陆界面、注册界面、管理界面等，还有BP神经网络的C语言实现管理资源的方法，还有里面使用的一些算法的详细介绍，是一个不错的资源

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lt114896

  1. 神经网络：扫雷机

  2. AI中的神经网络算法，有ppt介绍和源码，实现了扫雷机。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：wyj1140

  1. BP神经网络的非线性系统建模matlab源码

  2. 当今,环境污染问题已经成为人类面对的一个日益严重的问题。只有准确掌握环境污染的实际情况,才能对污染问题采取行之有效的措施。这就要求我们对当前的环境污染状况做出准确,客观的评价。为了客观,高效地完成全国各地农业环境的质量评估工作,新一代的农业环境质量评价软件――农业部环境分析评价系统应运而生。农业部环境分析评价系统采用动态BP神经网络模型和模糊综合评价模型对各全国各地区的土壤,空气,灌溉水三个环境要素的污染状况以及各地区的总体环境质量进行评估。环境分析评价系统是计算机软件技术与环境质量评估工作相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：checkpaper

  1. MATLAB神经网络超级学习手册源码

  2. MATLAB神经网络超级学习手册是一本非常适合初学者学习的书籍，书中的程序介绍很经典，具体程序都在本文件里面！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-19
    • 文件大小：221184
    • 提供者：hms2006

  1. VC写的基于BP网络的数字识别程序源码+文章

  2. 整个系统的程序实现分为图像预处理和神经网络识别两大模块。在图像预处理的过程当中，我们采用了许多图像处理的技术，最后把每个数字的特征提取出来。这些技术包括图像数据读取、图像的灰度化、二值化、图像的调整、离散噪声点的去除、字符的切分、图像的缩放、字符的细化、字符的平滑、图像的求梯度等图像处理技术，最后是数字字符特征的提取。其结果再利用神经网络（这里我们选用BP网络）进行字符识别。 利用神经网络进行字符识别的过程主要包括网络的训练、数据的读取、字符的判定、结果的输出。下面按照程序执行的顺序介绍整个程

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-02-17
    • 文件大小：724992
    • 提供者：inktripod

  1. MATLAB神经网络43个案例分析.pdf+源码

  2. 《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-25
    • 文件大小：63963136
    • 提供者：cstengxun

  1. deep-learning-neural-network-for-chaotic-systems-:使用yolov3，darknet，Python，PyTorch和OpenCV高级设计神经网络来预测混沌系统的结果-轮盘赌-源码

  2. 混沌系统的深度学习神经网络 介绍 iya，这将是我的高级设计项目的指南，该项目跨越普渡大学的两个学期的高级设计I（2019年Spring）和高级设计II（2019年秋季）。 该项目涉及设计和开发一个神经网络，该网络将检测轮盘的0个口袋和球，并预测轮盘比赛中球将落在哪个口袋上。 内容 设置测试 必备任务 YOLOv3 MTurk边界框实用程序 0.设置测试 这些是简单的设置过程，有助于以后创建神经网络。 这些代码大部分是用Python编写的，使用Jupyter笔记本可视化代码，或者像PyCha

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099530

  1. NRI:交互系统的神经关系推断-pytorch-源码

  2. 交互系统的神经关系推断 该存储库包含PyTorch的官方实现： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 摘要：从物理学中的动力学系统到复杂的社会动力学，相互作用的系统本质上是普遍存在的。 组件之间的相互作用会引起复杂的行为，通常可以使用系统组成部分的简单模型来解释这些行为。 在这项工作中，我们介绍了神经关系推理（NRI）模型：一种无监督的模型，该模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_42119281

  1. neurvps:通过圆锥卷积的神经消失点扫描-源码

  2. NeurVPS：通过圆锥卷积的神经消失点扫描 该存储库包含该文件的官方PyTorch实施：，，，。 。 NeurIPS 2019。 介绍 NeurVPS是一个端到端的可训练深度网络，具有受几何启发的卷积运算符，用于检测图像中的消失点。 凭借数据驱动方法和几何先验的能力，NeurVPS能够胜过诸如和之类的最新技术消失点检测方法。 主要结果 定性措施 随机抽样的结果可以在论文的中找到。 量化措施 此处，x轴表示检测到的消失点的角度精度，y轴表示误差小于此值的结果的百分比。 我们的圆锥卷积网络优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：967680
    • 提供者：weixin_42174098

  1. 深度学习-反向指导-源码

  2. 深度学习역멘토링 2020年ibksystem发行商。 讲座1 1.1机器学习简介 机器学习의정의 机器学习의 지도학습（监督学习） KNN分类 线性回归 비지도학습（无监督学习） K均值聚类 1.2线性回归 梯度下降学习率 过度拟合 正则化 早停 1.3梯度下降优化算法 批次梯度下降 随机梯度下降（SGD） 唠叨 势头 阿达格勒 道具 亚当 1.4二进制分类 逻辑回归 交叉熵 1.5多项式分类 softmax 1.6실습 자료 第二讲 2.1神经网络介绍 人工神经网络的历史 2.2多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42133753

  1. CAN2c-CAN2py：如何介绍CAN2-源码

  2. CAN2 什么是CAN2 CAN2py是一种程序，其处理速度优于由我们的实验室黑木实验室开发的用于人工神经网络的深度学习。 您可以将C或Python用于CAN2。 CAN2是使用竞争性网络和关联性网络学习非线性函数并将其近似为分段线性函数的神经网络。 您可以将CAN2应用于“非线性函数学习问题”，“语音识别问题”，“估计降雨量”等。 使用CAN2（左）和MLP | relu（右）进行函数逼近 要求 点 麻木 大熊猫 xterm gnuplot scikit学习 matplotlib

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：422912
    • 提供者：weixin_42118770

  1. Conv-Deconv-神经网络--源码

  2. Conv-Deconv-神经网络- 介绍 该项目使用Pytorch [1]实现Zeiler的方法来可视化反卷积神经网络。 还实现了卷积神经网络以帮助测试结果。 网络使用了预训练的VGG16模型和一些图片。 我希望演示一个示例，该示例使用Pytorch编写多个神经网络来视觉化人们，以及在实际编码中使用CNN理论的实践。 尽管本教程仅显示了如何在VGG16中进行Conv / Deconv神经网络。 人们当然可以浏览整个过程并修改代码以应用新型的模型。 我还将包括一些说明，以帮助人们进行修改以应用他

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 奥利维亚（Olivia）：:person_tipping_hand:‍best您的新好朋友，由人工神经网络提供支持-源码

  2. :female_sign_selector: 你的新好朋友 ------ :warning_selector: 请检查 介绍 描述 Olivia是使用机器学习技术在Golang中构建的开源聊天机器人。 它的目标是为DialogFlow等大型服务提供免费的开源替代方案。 您可以通过说话（STT）或写作与她聊天，也可以通过短信回复她，但是可以启用她的语音（TTS）。 您可以使用克隆项目并根据需要对其进行自定义，请在尝试 为什么选择奥利维亚？ Go中唯一可以进行模块化和自定义的聊天机器人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42115003

  1. t81_558_deep_learning：华盛顿大学（在圣路易斯）课程T81-558：深度神经网络的应用-源码

  2. T81 558：深度神经网络的应用 教师： 本课程的内容随着技术的发展而变化，为了跟上变革的步伐，。 第1节。2021年Spring，星期一，下午2:30，在线 第2部分。2021年Spring，在线，星期一，下午6:00 课程说明 深度学习是一组激动人心的神经网络新技术。 通过将高级培训技术和神经网络架构组件相结合，现在可以创建可以处理表格数据，图像，文本和音频作为输入和输出的神经网络。 深度学习允许神经网络以类似于人脑功能的方式学习信息的层次结构。 本课程将向学生介绍经典的神经网络结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42129113

  1. computer-vision-tutorial：帮助您开始使用计算机视觉的存储库-源码

  2. 计算机视觉教程 存储库可帮助您开始使用计算机视觉。 内容： 数字图像处理简介 人工神经网络介绍 卷积神经网络简介 人脸检测与识别 对象定位和检测 笔记本在Google Collab中显示效果最佳 链接到Google驱动器中的存储库： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42101720

  1. 计算神经科学：在宾夕法尼亚大学教授的关于计算和理论神经科学的短期本科课程。 介绍MATLAB中的编程，单神经元模型，离子通道模型，基本神经网络和神经解码的编程-源码

  2. 计算神经科学：在宾夕法尼亚大学教授的关于计算和理论神经科学的短期本科课程。 介绍MATLAB中的编程，单神经元模型，离子通道模型，基本神经网络和神经解码的编程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：92274688
    • 提供者：weixin_42118161

  1. 神经网络介绍-源码

  2. 机器学习和神经网络简介 由带给您。 由创建和展示。 目录 介绍 总览 该研讨会有四个目标： 向您介绍机器学习的广阔而美好的领域。 解释简单神经网络背后的理论，简单神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。 完成一个有趣的神经网络挑战：编写一个可以识别手写数字的神经网络。 向您介绍各种资源以供进一步学习。 先决条件 你会需要： Python 3 文字编辑器 我们还将在以后下载这些库： 除了：为什么要使用Python？ Python是一种非常强大的解释语言，具有许多有用的机器学习和可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42099936

  1. nntour:神经网络介绍lpyug-源码

  2. 神经网络介绍 会议在举行， 日，时间下午7点。 有可用的。 程式码范例 代码示例从简单的感知器逐步发展到多层感知器，再到张量流和keras中的基本示例。 如果要重新生成gif，则还需要： 设置虚拟环境： $ git clone gitgithub.com:miku/nntour.git $ cd nntour $ mkvirtualenv nntour $ pip install -r requirements.txt 感知器 回到60年代，感知器必须连接在一起： 编写python更加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42126749
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