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基于opencv的bp神经网络判别
运用BP神经网络对风资源进行预测,里面有样本,也有预测结果。
利用caffe实现声音识别
图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中,支线使用卷积神经网络SE-In
使用matlab实现,包括电力用户的数据集,对比决策树和人工神经网络来实现窃电检测
近年来,图神经网络(GNNs)已经成为解决大规模图数据问题的有效工具。然而,GNN并没有显式地将先前的逻辑规则合并到模型中,并且可能需要为目标任务添加许多标记示例。来自佐治亚理工学院和蚂蚁金服的LeS
本项目的目标是根据类型对句子进行分类:陈述句、疑问句、感叹句、命令句
该文章主要描述了如何利用S函数对BP网络进行处理的问题。
使用了神经网络算法对锂电池的健康程度进行分类,同时使用了梯度下降法,共轭梯度法与基于拟牛顿法等对数据进行分类比较。
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