深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co
2023/4/7 20:45:08 10.29MB 深度学习 卷积神经网络 CNN VS
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这是一个BP算法试验报告,是郑州大学的,巨匠能够参考下
2023/4/7 6:29:30 165KB BP
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8层卷积层、4层池化层
2023/4/6 23:33:34 79KB 简易CNN结构
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(1)时序料想(2)绘制料想值以及其实值比力曲线(3)绘制其实值以及料想值的倾向比力曲线(4)能够经由变更参数展现多个料想值
2023/4/6 23:32:09 5KB 神经网络预测
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本代码首要行使MATLAB货物举行概率神经收集的分类料想的仿真,实现PNN变压器缺陷诊断的模拟
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深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
2023/4/5 23:16:53 47.03MB 深度学习 tensorflow
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RBF神经收集的熬炼MATLAB源法度圭表标准代码RBF神经收集的熬炼MATLAB源法度圭表标准代码
2023/4/5 0:15:09 2KB MATLAB
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python实现的卷积神经收集CNN,无框架,python实现的卷积神经收集CNN,无框架
2023/4/4 0:30:53 1.58MB CNN 卷积神经网络 python
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完告成能:对于深度神经收集举行熬炼,实现将语音从噪声中离散进去。
(语音文件中提供了高斯白噪声以及人群噪声)
2023/4/3 14:05:48 8.19MB 神经网络 语音分离
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:basketball:NBA机械学习:basketball:该名目的目的是找到一个模子来最佳地料想2019-2020赛季因冠状病毒而被停息的全联盟球队。
对于多少种模子举行了熬炼,测试以及阐发,以找到最适宜的模子。
无关神经收集以及随机森林料想阐发的信息,请参阅2019年条记本;无关2019-2020年齐全NBA球队料想的信息,请参阅2020年条记本。
更新:9月中旬,宣告了2020年NBA最佳气焰。
2020年的神经收集模子以87%的准确性料想了此下场。
TLDR查验此Google幻灯片演示文稿,以患上到该名目的免费代码概述::。
装置要实际运行条记本电脑,您必需先点子以装置Basketball_reference_web_scraperpipinstallbasketball_reference_web_scraper--ignore-installed运行齐全单元以加载数据(请耐心期待)。
供献
2023/4/3 3:57:49 605KB JupyterNotebook
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡