本代码是基于Matlab的卷积神经网络源代码案例，本代码本人使用Matlab2014b可以正常运行。
欢迎大家留言评论，互相学习研讨。
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2023/6/4 12:56:45
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卷积神经网络-Codealong介绍在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。
为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。
从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进功能。
建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。
但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。
（在Macbookpro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。
）目标你将能够：使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件使用Keras构建CNN正确存储图像分析图像数据时，文件管理很重要。
我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中：santa和not_santa。
我们现在想使用train，validation
为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。
从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进功能。
建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。
但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。
（在Macbookpro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。
）目标你将能够：使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件使用Keras构建CNN正确存储图像分析图像数据时，文件管理很重要。
我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中：santa和not_santa。
我们现在想使用train，validation
2023/3/19 7:39:44
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为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型的框架。
在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息，本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息，本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
2023/3/14 22:36:39
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接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
2023/3/5 21:30:23
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基于训练卷积神经网络alexnet的人脸识别设计，并采用级联目标检测技术对裁剪人脸进行识别。
使用函数capturefacesfromvideo.m从视频获取训练数据，并存储人脸图像。
使用函数cropface.m从训练数据的图像中裁剪人脸。
经过改变各层的数量来训练卷积神经网络alexnet。
使用训练后的newnet实现人脸识别。
使用函数capturefacesfromvideo.m从视频获取训练数据，并存储人脸图像。
使用函数cropface.m从训练数据的图像中裁剪人脸。
经过改变各层的数量来训练卷积神经网络alexnet。
使用训练后的newnet实现人脸识别。
2023/2/22 15:01:11
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近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。
2023/2/21 22:04:53
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tensorflow官方文档之卷积神经网络的cifar10一切代码——包含了cifar10_multi_gpu_train.py，以及使用说明
2023/2/14 6:08:31
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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
2023/2/8 8:49:32
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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
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