【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
一、项目介绍 眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（'白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'），最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。 二、课题研究背景...
技术经验解读：《人工神经网络》第9章遗传算法原理
（仅是自己学习的摘抄） 遗传算法 GA（Genetic Algorithm）是一种根据生物学中所谓自然选择和遗传机理的随机搜索优化算法。遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于传统方法中常用到的梯度信息。适合于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题。遗传算法给出了一个用来解决高度复杂问题的...
m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配，以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干扰。其中，注水法（Water Filling）和Dinkelbach法是两种常用的功率优化方法...
D2D通信技术的适用场景、特点和控制台说明
D2D通信技术，是阿里巴巴LinkWAN团队开发的新型LoRa通信技术，通过实现长前导码唤醒和本地数据控制功能，可很好满足功耗较低，响应时间较快和本地控制的场景需求。
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（二）
GD算法的改进算法1、SGD算法(1)、mini-batch如果不是每拿到一个样本即更改梯度，而是若干个样本的平均梯度作为更新方向，则是mini-batch梯度下降算法。(1)、SGD与学习率、Rate、LossGD算法中的超参数1、学习率(1)、固定学习率实验的C代码(2)、回溯线性搜索(Backing Line Search)(3)、二次插值线性搜索：...
DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略（一）
目录GD算法的简介GD/SGD算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介 GD算法，是求解非线性无约束优化问题的基本方法，最小化损失函数的一种常用的一阶优化方法。如图所示，找出最陡峭的方向作为下山的方向。1、如何求梯度？沿着梯度方向，函数值下降最快。2、二元曲面具有两个输...
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