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搜索资源列表

  1. MATLAB DL工具箱 (deep learning toolbox)

  2. 一直在看Deep Learning,我目前也没能力自己去写一个toolbox。后来发现了一个matlab的Deep Learning的toolbox,发现其代码很简单,感觉比较适合用来学习算法。matlab的实现可以省略掉很多数据结构的代码,使算法思路非常清晰。 有SAE、NN、DBN、CNN、CAE。 有栈式自编码实现、神经网络、深度置信网络、卷积神经网络等。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-07-25
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:u011500720
  1. 深度学习、卷积神经网络CNN工具箱源代码

  2. vs2010以上版本编译。版本为1.0-beta19
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2016-04-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:q5220243
  1. matconvnet操作手册

  2. 关于MATLAB环境下深度学习CNN的工具箱matconvnet的操作使用手册,也有关于CNN的一些知识介绍
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-11-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:wentern
  1. CNN学习代码(Matlab版本)

  2. 单步运行run_cnn_example.m 理解神经网络学习过程中的训练与测试过程,尤其是cnnTrain.m中的前向、后向传播函数与权值更新函数。注意:将压缩包在matlab的工作路径下解压,然后运行run_cnn_example.m即可。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-04-29
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:u011582757
  1. hagaygarty/mdCNN

  2. 预先配置的网络有几个例子来运行MNIST、CIFAR10、1d cnn和3dMNIST, MNIST演示在几分钟内达到99.2%,并且CIFAR10演示达到80%左右。该代码在matlab中运行
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-26
    • 文件大小:77824
    • 提供者:pugao23
  1. CNN识别验证码

  2. 解压后运行interface.fig。含有界面,分为网络训练、网络测试、验证码识别三个功能。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-06-27
    • 文件大小:53477376
    • 提供者:jjfly_
  1. Matlab实现Mnist-image 手写数字图像识别

  2. CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-07-02
    • 文件大小:624640
    • 提供者:zzx2016zzx
  1. 通过svm cnn knn对高光谱数据集PaviaU进行分类(matlab)

  2. 本资源主要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类,使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-12
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:weixin_37402233
  1. deeplearning-matlab程序,内含CNN、DBN、CAE、SAE等

  2. deeplearning-matlab程序,内含CNN、DBN、CAE、SAE等,比较适合初学者,可控参数多,自己用过,代码全,不缺函数。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-17
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:quankunwei0003
  1. 卷积神经网络经典代码 matlab、

  2. 卷积神经网络CNN代码解析,对了解卷积神经网络非常有帮助,欢迎研究学习下载
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-08-27
    • 文件大小:16384
    • 提供者:narutowz
  1. 深度学习Matlab工具

  2. 利用matlab进行简单的深度学习,包含CNN、DBN、RBN、DNN等多种深度学习架构,是不错的资源。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-09
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:qq_36868235
  1. 深度学习MATLAB工具箱

  2. 关于深度学习的MATLAB工具箱,包括CNN、DBN、NN、SAE
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-03-14
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:qq_41122721
  1. 基于Matlab的深度学习环境LightNet.zip

  2. LightNet 是一个轻量级,多功能和完全基于 Matlab 的深度学习框架。设计的目的是为深度学习研究提供一个易于理解、易于使用和高效的计算平台。实现的框架支持主要的深度学习架构,例如多层感知网络(MLP),卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。LightNet 支持 CPU 和 GPU 进行计算,它们之间的切换是直接的。计算机视觉,自然语言处理和机器人技术中的不同应用被演示为实验。 标签:LightNet
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_39840387
  1. vgg16工具包.7z

  2. MATLAB 工具包 DEEP LEARNING TOOLBOX (一) Deep Learning Toolbox 提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:2048
    • 提供者:luppys
  1. resnet50.7z

  2. MATLAB 工具包 DEEP LEARNING TOOLBOX (一) Deep Learning Toolbox 提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:95420416
    • 提供者:luppys
  1. googlenet.7z

  2. MATLAB 工具包 DEEP LEARNING TOOLBOX (一) Deep Learning Toolbox 提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:luppys
  1. caffe_importer.7z

  2. MATLAB 工具包 DEEP LEARNING TOOLBOX (一) Deep Learning Toolbox 提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:227540992
    • 提供者:luppys
  1. caffe学习课件,好东西

  2. Caffe,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口。Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN、RCNN、LSTM和全连接神经网络设计。Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2020-11-15
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:handsomewade
  1. 使用MATLAB深度学习进行语义分割

  2. 为了说明训练过程,本示例将训练SegNet,一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。以下所示训练过程也可应用于这些网络。本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。该数据集为32种语义类提供了像素级标签,包括车辆、行人和道路。本示例创建了SegNet网络,其权重从VGG-16网络初始化。要获取VGG-16,请安装NeuralNetworkToolbox?Modelfor
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38742656
  1. 使用MATLAB深度学习进行语义分割

  2. 为了说明训练过程,本示例将训练SegNet,一种用于图像语义分割的卷积神经网络 (CNN)。用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。以下所示训练过程也可应用于这些网络。 本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。该数据集为 32种语义类提供了像素级标签,包括车辆、行人和道路。 本示例创建了SegNet网络,其权
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38530211
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