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  1. 神经网络数字识别java

  2. 用java写的神经网络数字识别程序,识别率高达百分之八十。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-05-18
    • 文件大小:21504
    • 提供者:fzllcc
  1. java神经网络数字识别

  2. 要用MATLAB分析数据,里面有MATLAB命令。先分离,写入数据后再用MATLAB分析数据,填入w和b就可以切割图片了,最后就是识别图片了。可以识别0~9
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-01-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:windowxp5354
  1. BP神经网络算法

  2. JAVA 写的BP神经网络算法,实现了sin三角函数的模拟和数字识别的模拟,有源代码和文档说明
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-12-23
    • 文件大小:104
    • 提供者:karl_abc
  1. 车牌识别系统ANPR

  2. 这个项目涉及了人工智能、机器视觉和神经网络等领域,实现一个车牌自动识别系统(ANPR)。 它包括了一系列的数学算法原理,以保证数字车牌的检测与提取、字母分割、归一化和识别。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-04-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:tan8888
  1. BP神经网络解决手写数字识别问题 java源代码

  2. 免费提供此代码,是希望大家在做作业的时候能多一份选择,该代码步骤清晰,注释也很详细,是初学者的最佳首选
  3. 所属分类:游戏开发

    • 发布日期:2016-04-17
    • 文件大小:21504
    • 提供者:u013038420
  1. 简单手写数字识别程序

  2. 使用JAVA语言利用BP神经网络完成0-9的手写数字识别 对于智能科学入门挺不错的。 同时也实现了图形界面,纯当是java界面编写的入门
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-05-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:warband
  1. BP神经网络算法演示

  2. Java实现BP神经网络算法并演示绘制曲线,顺便写了一个基于神经网络的数字识别的小程序
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-06-16
    • 文件大小:18432
    • 提供者:u013304231
  1. mnist-java

  2. 自己用java代码写的识别手写数字的全连接的神经网络
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-06-27
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:u011913612
  1. mnist-java

  2. 积分最低,自己用java代码写的识别手写数字的全连接的神经网络,可以参考下我的博客的介绍:http://blog.csdn.net/u011913612/article/details/73798598#reply。下载下来,用elipe打开,直接就可以运行吧
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-22
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:nut__
  1. Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别

  2. Java实现BP神经网络,内含BP神经网络类,采用MNIST数据集,包含服务器和客户端程序,可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果,界面有画板,可以手写数字
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-22
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_35706300
  1. Java机器学习.pdf

  2. 机器学习是人工智能的一个分支,它在算法与数据的协助下,让计算机像人类一样学习和行 动。针对给定的数据集,机器学习算法会学习数据的不同属性,并对以后可能遇到的数据属性进 行推断。 本书教你如何使用Java创建并实现机器学习算法,既有基础概念的讲解,也有示例供你学习。 当然,还会介绍一些常用的机器学习库,如Weka、 Apache Mahout、 Mallet等。阅读本书后,你 将懂得如何为特定问题选择合适的机器学习方法,以及如何比较与评估不同技术的优劣。书中还 会讲解性能提升技术,包括输入预处理
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2019-07-15
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:qq_35409106
  1. drost2010CVPR中文翻译版.pdf

  2. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ;原网页为:http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-16
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_28250697