深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
資源簡(jiǎn)介:深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上傳時(shí)間: 2020-01-02
上傳用戶:wzy2020
資源簡(jiǎn)介:該文檔為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病預(yù)測(cè)簡(jiǎn)介資料,講解的還不錯(cuò),感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間: 2021-11-05
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人群密度估計(jì)簡(jiǎn)介文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2021-11-16
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)講解文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2022-02-03
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資源簡(jiǎn)介:一種基于模糊徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)控制器
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶:haohaoxuexi
資源簡(jiǎn)介:這是一篇基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法的文獻(xiàn),有助于初學(xué)者學(xué)習(xí).
上傳時(shí)間: 2016-06-09
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述資料,講解的還不錯(cuò),感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間: 2021-10-17
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為計(jì)算機(jī)視覺(jué)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解資料,講解的還不錯(cuò),感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間: 2021-10-30
上傳用戶:zhanglei193
資源簡(jiǎn)介:該文檔為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解資料,講解的還不錯(cuò),感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間: 2021-11-05
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為第8章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)(科學(xué)版)概述文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2022-01-06
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與實(shí)踐講解文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2022-01-31
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資源簡(jiǎn)介:基于優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制器研究 基于優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制器研究
上傳時(shí)間: 2013-12-04
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資源簡(jiǎn)介:基于改進(jìn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別系統(tǒng)
上傳時(shí)間: 2015-10-06
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資源簡(jiǎn)介:基于CPN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子,供大家交流
上傳時(shí)間: 2013-12-24
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資源簡(jiǎn)介:基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè),碩士論文,非常實(shí)用的股價(jià)預(yù)測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間: 2016-02-19
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資源簡(jiǎn)介:基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制Matlab仿真,有代表性,值得研究
上傳時(shí)間: 2016-04-11
上傳用戶:924484786
資源簡(jiǎn)介:PCNN的相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn):一定條件下PCNN動(dòng)態(tài)行為的分析;一種基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最短路徑算法
上傳時(shí)間: 2013-12-22
上傳用戶:拔絲土豆
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像聚類和融合源程序
上傳時(shí)間: 2014-01-22
上傳用戶:zwei41
資源簡(jiǎn)介:基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量量化編碼Matlab程序
上傳時(shí)間: 2016-05-25
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資源簡(jiǎn)介:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合學(xué)習(xí)法,RBF現(xiàn)在越來(lái)越受到大家的青睞
上傳時(shí)間: 2016-08-16
上傳用戶:851197153
資源簡(jiǎn)介:基于matab模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度控制程序
上傳時(shí)間: 2016-08-22
上傳用戶:mhp0114
資源簡(jiǎn)介:基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符和數(shù)字的訓(xùn)練,主要用于車牌識(shí)別,效果不錯(cuò)
上傳時(shí)間: 2013-12-30
上傳用戶:jiahao131
資源簡(jiǎn)介:基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別系統(tǒng),很好的圖像識(shí)別文章
上傳時(shí)間: 2013-11-29
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資源簡(jiǎn)介:過(guò)程信號(hào)的前饋-反饋型自適應(yīng)盲分離算法:利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)信號(hào)的盲分離已被證明是實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離的一種有效方法,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)分離算法的效能將產(chǎn)生極大的影響
上傳時(shí)間: 2016-12-23
上傳用戶:四只眼
資源簡(jiǎn)介:基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)量預(yù)測(cè)的源代碼,可以直接編譯運(yùn)行。并且里面有詳細(xì)的代碼注釋。
上傳時(shí)間: 2017-01-16
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資源簡(jiǎn)介:基于補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的砂土液化勢(shì)評(píng)價(jià)研究附錄含有matlab程序,可以參考
上傳時(shí)間: 2017-05-27
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資源簡(jiǎn)介:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人臉識(shí)別的Python代碼 use_CNN_olivettifaces.py
上傳時(shí)間: 2016-05-23
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為基于某BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介資料,講解的還不錯(cuò),感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間: 2021-10-23
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦石含量情況預(yù)測(cè)簡(jiǎn)介文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2021-11-18
上傳用戶:默默
資源簡(jiǎn)介:該文檔為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人口預(yù)測(cè)模型簡(jiǎn)介文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2021-11-19
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