code for classification EEG using CNN
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使用卷积神经网络进行红外和可见光图像融合,生成图像有比较高的质量
用matlab编写的cnn网络,含有注释,包含训练集和测试集
卷积神经网络CNN原理,matlab实现,适合新入门同学学习CNN
模拟CNN训练网络的程序,需要运行主函数测试。
在MATLAB下的CNN网络,包含两个卷积层和两个池化层,实验采用手写字体识别分类
matlab的自适应神经网络CNN的实现
使用tensorflow ,keras库进行卷积神经网络搭建
使用CNN网络对mnist数据集进行训练
采用卷积神经网络进行边缘检测,采用MATLAB语言编写。
这个项目是一个基于FPGA的alexnet第一卷积层实现。
实现卷积神经网络与支持向量机的联合调试使用
简单CNN神经网络的TensorFlow实现
Tensorflow实现基于MNIST数据集的卷积神经网络
卷积神经网络的结构模型,可实现对图像进行训练与识别
本文实现了基于minist的手写数字识别,基于TensorFlow的python语言,程序有详细的注释,以及手把手教你怎么搭建CNN
卷积神经网络,用于故障诊断,取得很好的识别效果
采用PSO对CNN进行优化,然后用于数据预测,一个初步的实验,精度有待提高
CNN算法在不同使用情况下的代码,分类完整,适应性强,利于理解。
cnn算法的手写实现,教你如何一步一步实现cnn算法,理解cnn原理
使用keras库搭建CNN网络,用于识别minist手写数字
一个简单的CNN的matlab实现,用于分割脑血管
CNN TRAIN 神经网络训练程序 matconvnet
卷积神经网络模式识别,用于课程设计报告,小组讨论
用卷积神经网络实现手写数字识别,数据集为mnist数据集
对8000的样本数据进行CNN预测,得出其拟合效果图形,从而为模型数据分析提供依据
卷积神经网络在matlab中的应用,可自行修改学习率和循环次数
基于Tensorflow的CNN手写数字识别代码,包含训练与测试。
CNN TRAIN CONVENTIONAL NEURAL NETWORK
行人再识别 CNN+RNN 亲测有效,训练时间短