【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...
图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，
一、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用...
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...
TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们...
【视频】少样本图像分类？迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30793 您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗？众所周知，机器学习需要大量数据，而收集和注释数据需要时间且成本高昂（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据...
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