神经网络与深度学习
电子书推荐
-
-
神经网络和深度学习 评分:
神经网络和深度学习中文版 Micheal Nielsen著 xiaohuZhu翻译
上传时间:2018-06 大小:3.79MB
1.95MB
吴恩达 神经网络和深度学习 第二章课程作业答案
2017-11-14吴恩达 神经网络和深度学习课程 第二章课程作业答案
2KB
神经网络和深度学习—吴恩达 第三周编程作业相关文件
2019-01-20神经网络和深度学习——吴恩达 第三周编程作业相关文件
5.81MB
coursea 深度学习 第一课 神经网络和深度学习 全部练习
2018-01-23吴恩达coursea上深度学习课程, 第一课:神经网络和深度学习 课后练习
144.67MB
吴恩达神经网络和深度学习笔记
2019-01-09该文档包含了吴恩达神经网络和深度学习的课程笔记(包含第一门课到第五门课),还有相关的论文和数据。有兴趣可以下载学习!
34.14MB
神经网络和深度学习neural networks and deep-learning-zh.pdf
2021-08-22神经网络和深度学习
2.29MB
基于循环神经网络和深度学习的股票预测方法.pdf
2021-08-19基于循环神经网络和深度学习的股票预测方法.pdf
3.41MB
第一门课 神经网络和深度学习1
2022-08-04第一门课 神经网络和深度学习1
0B
神经网络与深度学习期末大作业-基于Tensorflow的手势识别系统.zip
2022-11-25神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度学习期末大作业—基于Tensorflow的手势识别系统.zip神经网络与深度...
3.6MB
DeeplearningAI神经网络和深度学习第二周作业
2017-11-08对照着别人的敲的,直接可以运行,图片和数据集是全的,不用自己去找啦
15KB
吴恩达第一课神经网络和深度学习第二周课后编程
2020-06-07吴恩达第一课神经网络和深度学习第二周神经网络基础课后编程代码。
2.63MB
神经网络和深度学习—吴恩达 第二周编程作业数据集
2019-01-16神经网络和深度学习—吴恩达 第二周编程作业数据集以及相关函数文件
293.88MB
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
26.50MB
Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
2023-11-12这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
98KB
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
2024-03-12YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
367.44MB
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
141KB
社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
2023-03-16使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
62.4MB
行人跌倒数据集(VOC格式)
2023-01-30行人跌倒数据集(VOC格式)
850.77MB
YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
2021-12-14YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在:https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境:https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看:https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者,感谢大家的支持!
52.65MB
CIFAR10数据集免费下载
2024-02-20完全免费 下载解压就用 可以打开
2.50MB
Deep Learning Tuning Playbook(中译版)
2023-01-30由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议,目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版,提供给大家免费下载,因为本人知识水平有限,翻译过程中可能有误,随时欢迎大家指出错误,我会随时更正。
123.13MB
Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON
30.81MB
基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目,带数据集可直接跑通的源码
2023-12-26这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统,专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法,结合了COCO数据集的8种常见姿态,能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例,后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点: 高效识别:使用了先进的YOLOv8-Pose算法,确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态:能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力:项目设计支持实时姿态识别,适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法: 环境要求:详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤:提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南:说明如何启动姿态识别任务,包括命令行参数等。
101KB
zotero翻译插件.xpi
2022-04-152023/9/2 更新
105.72MB
labelme v5.3.1 (2023年8月新版本,双击打开即用)
2023-10-06Labelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases
755.86MB
YOLOv5 人脸口罩图片数据集
2020-12-10约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片,含标注文件,符合YOLOv5格式,可直接训练。
207.68MB
YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享
2023-12-27这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集,旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型,专注于实现高效准确的物体追踪功能,并且适用于各种现实场景。此外,还附带了用于训练和测试的数据集,这些数据集经过精心选择和预处理,以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者,还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者,这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源,您可以方便地理解YOLOv8的工作原理,并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。 该源码是和《超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析》相对应的,大家下载这份源码后,有不明白的地方可以直接看这个博客进行进一步的理解。
1.70MB
pycharm连接autodl服务器(yolov8训练自己的数据集)
2024-02-16里面没写怎么配置yolov8环境,这个参考官方文档就行很简单一行代码即可
40.38MB
YOLOV5 + 双目相机实现三维测距(新版本)
2024-04-14YOLOV5 + 双目相机实现三维测距(新版本)
1.1MB
时间序列预测实战(十九)魔改Informer模型进行滚动长期预测(科研版本,结果可视化)
2023-12-20在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了,但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值,当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的,所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能,这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补),这个功能可以说是很实用的,这样我们可以准确的评估固定时间段的值,当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发,创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞,同时可以关注本专栏(免费阅读),本专栏持续复现各种的顶会内容,无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素,在这些场景中,我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测,即长序列时间序列预测(LSTF)。然而,现有方法大多设计用于短期问题,如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加,模型的预测能力受到挑战。例如,当预测长度超过48点时,LSTM网络的预测
728KB
全新的SOTA模型YOLOv9
2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。