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  1. 图像__视频__其他.zip

  2. 利用深度卷积网络的图像超分辨率 Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks (2016) 作者C. Dong et al. 摘要：我们提出了一种用于单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。 我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端对端映射。 该映射被表示为以低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像的深度卷积神经网络（CNN）。 我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以看作是一个深层卷积网络。 但不同于传统的分别处理每

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-22
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：oscer2016

  1. 卷积网络模型.zip

  2. 再思考计算机视觉的Inception结构 Rethinking the inception architecture for computer vision (2016) 作者C. Szegedy et al. 摘要：对于多种任务来说，卷及网络处于最先进的计算机视觉解决方案的核心。自2014年以来，超深度卷积网络开始成为主流，在各种benchmark中产生了巨大的收获。虽然对大多数任务来说，增加的模型大小和计算成本往往转化为直接增益（只要提供足够的标记数据用于训练），计算效率和低参数计数仍然是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-22
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：oscer2016

  1. action-recognition-visual-attention, 基于软注意的深层递归神经网络动作识别.zip

  2. action-recognition-visual-attention, 基于软注意的深层递归神经网络动作识别 基于视觉注意的动作识别基于软注意的视频动作识别任务模型。 我们采用多层次递归神经网络( RNNs )，具有长期内存( LSTM ) 单元和时间和时间。 我们的模型学习在视频框架中有选择地集中注意力，并在几个视频中分类视频。 模型本质上了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：1034240
    • 提供者：weixin_38744375

  1. machine_photo_data.zip

  2. 八种零件图片，可以搭建卷积神经网络完成多分类任务 每张零件125张，数据集足够大，图片差距明显。 使用keras搭建的类似于LetNet-5的网络，识别率在99%

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_45924772

  1. 模式识别期末复习资料（试卷+PPT内容精选+考点重点归纳总结）.zip

  2. 重点： 感知器，（批处理算法，改进）；如何做多类分类（一对多，多对一），svm；反向传播算法（优缺点）；卷积神经网络（如何构造，怎么解释，自组织映射的原理，径向基函数也看看）；RNN，STLM作为了解；聚类：如何从混合密度估计到kmeans；准则；挑战性问题；层次聚类；谱聚类（原理，写出一种算法，基本计算过程）。强调问题的描述！！建模！！有无标签，原理（准则，如反向传播-误差传播），任务。adaboost的原理，基本智能过程，为什么有效（最大margin算法-支持向量机）。adaboost那节课

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：qq_36918538

  1. neural-network-genetic-algorithm, 用遗传算法进化神经网络.zip

  2. neural-network-genetic-algorithm, 用遗传算法进化神经网络 用遗传算法进化神经网络的方法这就是我们如何使用遗传算法来寻找分类任务的最佳网络参数的一个例子。它目前仅限于 IE ( 。 完全连接的网络，并使用Keras库构建。培训和验证。在 easy MNIST数据集上，我们能够快速找到一个达到&

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_38743481

  1. dog-breed-identification.zip

  2. 该资源是基于卷积神经网络实现多分类任务（对各种小狗的品种进行识别）的数据集，仅仅用于学习交流哈。 该资源是基于卷积神经网络实现多分类任务（对各种小狗的品种进行识别）的数据集，仅仅用于学习交流哈。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：723517440
    • 提供者：rh8866

  1. lssvm的葡萄酒较好分类效果.zip

  2. 通过使用lssvm对葡萄酒数据集进行分类然后使用lssvm工具箱，哈哈。1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-24
    • 文件大小：43008
    • 提供者：qq_42232540

  1. 深度残差网络.zip

  2. 当Microsoft Research发布用于图像识别的深度残差学习时，深度残差网络席卷了深度学习领域。这些网络在ImageNet和COCO 2015竞赛的所有五个主要赛道中均获得了第一名的入围作品，这些竞赛涵盖了图像分类，对象检测和语义分割。此后，ResNets的鲁棒性已被各种视觉识别任务和涉及语音和语言的非视觉任务证明。 压缩包内包含以下参考文档： 1、深度残差学习以进行图像识别— ResNet（Microsoft Research） 2、广泛的残留网络（巴黎埃斯特大学，巴黎高等技术学校

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：bashendixie5

  1. 斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库-数据集

  2. SNLI语料库（1.0版）是一个570k人工编写的英语句子对的集合，这些句子对经过手动标记以实现平衡分类，并带有enume，矛盾和中性标签，支持自然语言推理（NLI）的任务，也称为识别文本蕴涵（RTE）。可用于探索知识图谱推理、长短期记忆神经网络。数据集来自斯坦福自然语言处理小组 。 斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库_datasets.txt 斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库_datasets.zip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：weixin_38623707

  1. 深度学习在线分类：流式深度学习中的时间序列分类-源码

  2. 使用深度学习在不同速度和漂移下进行数据流分类 流中深度学习的时间序列分类 处理高速到达的数据流需要开发可以提供快速而准确的预测的模型。 尽管深度神经网络是许多机器学习任务的最新技术，但它们在实时数据流场景中的性能仍是尚未完全解决的研究领域。 然而，最近有努力通过降低处理速度来使复杂的深度学习模型适用于流任务。 异步双管道深度学习框架的设计允许对传入的实例进行预测，并使用两个单独的层同时更新模型。 这项工作的目的是评估使用此框架进行数据流分类的不同类型的深层体系结构的性能。 我们在模拟为流的几个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：weixin_42151729

  1. Ground-Truth-App：Kivy应用程序，可帮助创建图像蒙版，标签，Ground-truth ...，以在分类，对象检测，语义分割和实例分割等任务中训练深度学习神经网络-源码

  2. 地面真相应用 这是一个Kivy应用程序，可帮助创建图像蒙版，标签，地面真相...，以在分类，对象检测，语义分割和实例分割等任务中训练深度学习神经网络。 Windows用户 Windows用户可以通过以下链接下载即用型可执行文件。 单击链接将下载一个包含可执行文件的zip文件。 运行该程序时，说明将在屏幕上显示为图像。 Linux用户（Windows用户也可以使用它） 1.安装Python 3+ 如果尚未安装Python 3+，请从。 2.创建一个虚拟环境（可选） 这是可选的，但强烈建议。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：807936
    • 提供者：weixin_42097557

  1. 神经网络分类任务.zip

  2. python搭建3层神经网络分类fashionMnist数据集，准确率90%，包含训练集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：88080384
    • 提供者：cddddduck