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Classifying

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    This procedure is well used in Classifying based on matlab. And this time 3 RBF procedure are uploading together.

    標(biāo)簽: procedure Classifying matlab upload

    上傳時(shí)間: 2014-01-20

    上傳用戶:日光微瀾

  • Q. Zhou, J.K. Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. 這篇文章另辟蹊徑

    Q. Zhou, J.K. Aggarwal. Tracking and Classifying Moving Objects from Video. 這篇文章另辟蹊徑,利用“緊湊度值的變化、運(yùn)動(dòng)方向的變化”,區(qū)分人、人群、機(jī)動(dòng)車。達(dá)到良好的分類效果。是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類領(lǐng)域的好文章。

    標(biāo)簽: Q. J.K. Classifying Aggarwal

    上傳時(shí)間: 2013-12-17

    上傳用戶:alan-ee

  • Antenna design soltions for RFID tags

    In modern societies, the production and trade of goods all around the world is constantly increasing. The latest technological achievements allow the mass-production of millions of items of every kind, which are being exchanged all around the globe with unprecedented rapidity. At the same time, the problem of identifying, Classifying and tracking such a growing multitude of objects is con- sequently arising.

    標(biāo)簽: soltions Antenna design RFID tags for

    上傳時(shí)間: 2020-06-08

    上傳用戶:shancjb

  • 《Python深度學(xué)習(xí)》2018中文版+源代碼

    這是我在做大學(xué)教授期間推薦給我學(xué)生的一本書,非常好,適合入門學(xué)習(xí)?!秔ython深度學(xué)習(xí)》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Franc?ois Chollet)執(zhí)筆,詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐,包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書中包含30多個(gè)代碼示例,步驟講解詳細(xì)透徹。作者在github公布了代碼,代碼幾乎囊括了本書所有知識(shí)點(diǎn)。在學(xué)習(xí)完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識(shí)別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個(gè)小小的遺憾:代碼的解釋和注釋是全英文的,即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認(rèn)為,這本書和代碼是初學(xué)者入門深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼,本人參照書本,對(duì)全部代碼做了中文解釋和注釋,并下載了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集(尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集),并對(duì)其中一些圖像進(jìn)行了本地化,代碼全部測(cè)試通過。(請(qǐng)按照文件順序運(yùn)行,代碼前后有部分關(guān)聯(lián))。以下代碼包含了全書約80%左右的知識(shí)點(diǎn),代碼目錄:2.1: A first look at a neural network( 初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))3.5: Classifying movie reviews(電影評(píng)論分類:二分類問題)3.6: Classifying newswires(新聞分類:多分類問題 )3.7: Predicting house prices(預(yù)測(cè)房?jī)r(jià):回歸問題)4.4: Underfitting and overfitting( 過擬合與欠擬合)5.1: Introduction to convnets(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò))5.3: Using a pre-trained convnet(使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))5.4: Visualizing what convnets learn(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化)

    標(biāo)簽: python 深度學(xué)習(xí)

    上傳時(shí)間: 2022-01-30

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