基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
1.程序功能描述 基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP神经网络,RBF神经网络,LSTM网络.对比预测结果和预测误差。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序```for i = 1:floor(length(data1)/5); p1w(5i-4:5i,1) = [p1(...
【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作：CNN卷积神经网络LeNet-5
【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作：CNN卷积神经网络LeNet-5 Note: 草稿状态，持续更新中，如果有感兴趣，欢迎关注。。。 0. 论文信息 @article{lecun1998gradient, title={Gradient-based learning applied to document recognition}, ...
基于CNN卷积神经网络的MPSK调制识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） layers = [ imageInputLayer([656 875 3]);%注意，656,875为能量图的大小，不能改 .....................................................
基于CNN卷积神经网络的步态识别matlab仿真,数据库采用CASIA库
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 1.训练过程 2.样本库 3.提取的步态能量图 4.步态识别结果和样本真实标签 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释，训练CASIA库） ```digitDatasetPath = ['步态能量图\0\'];imds = imageDatastore(digitDat...
基于CNN卷积神经网络的MQAM调制识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含中文注释，训练库） ```digitDatasetPath = ['Image_train\'];imds = imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'f...
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法较为常见。Lee等先将人体的侧影图像序列进行二值化处理，根据人体的质心比例关系将人体划分为7...
m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马...
【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
之前我们用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w（像素），那么它可以表示为一个3×h×w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本文我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。 1 多输入通道–单输出通道 ...
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM
1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序............................................................```function cnnnumgradcheck(net, x, y) e...
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