实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型

三层和四层的BP神经网络设计三层和四层的BP神经网络设计

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神经网络设计随书光盘

神经网络设计这本书的随书光盘，包含大量matlab代码

神经网络设计第二版答案部分

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神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版

由于这是一本关于神经网络设计的书，因此在选择主题时我们依据了两个原则：首先，尽量采用最实用的神经网络结构、学习规则和训练方法；其次，尽量保证该书的完整性，使读者从一章到下一章的学习感觉流畅。为此，在...

神经网络设计（第1版）hagan 习题参考答案（部分，重要的题基本都有）.zip

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神经网络设计（第2版）hagan 习题参考答案（部分，重要的题基本都有）.zip

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[神经网络设计].(美国)Hagan.清晰版

神经网络设计 Martin T.Hagan (美)Howard B.Demuth Mark H.Beale 此书介绍了神经网络的基本结构和学习规划，重点是对这些神经网络的数学分析、训练方法和神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题...

matlab 神经网络设计与应用源代码

matlab神经网络，源代码程序源码，神经网络设计与应用。

[神经网络设计].(美国)Hagan.清晰版.zip

本书介绍了神经网络的基本结构和学习规则，重点是对这些神经网络的数学分析、训练方法和神经网络在模式...由于这是一本关于神经网络设计的书，因此在选择主题时我们依据了两个原则：首先，尽量采用最实用的神经网络结构

神经网络设计英文版

hagan的神经网络设计英文版，厦门大学模式识别专业神经网络课程参考教材

神经网络设计 中文版

神经网络设计 中文版 (国外经典教材)神经网络设计中文版，超清晰版本，很好的一本书，想对神经网络系统学习的一本好素材，

matlab辅助神经网络设计

关于神经网络设计的教程，很好很实用，能够快速上手

神经网络设计matlab

本书主要讲述神经网络的...同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示”程序。本书可以作为大学高年级本科生或一年级研究生的神经网络课程教材，也可供从事相关研究工作的科技人员参考。

神经网络设计-中文清晰版

本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的 Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想...

国外经典教材神经网络设计下载-神经网络设计.part1.rar

国外经典教材神经网络设计下载-神经网络设计.part1.rar 国外经典的教材《神经网络设计》，是学神经网络初学者的必备教材，在此上传，只为论坛做贡献。

神经网络设计.中文 戴葵译

戴葵译神经网络设计，中文经典书籍，可以下载看看

神经网络设计(国外经典教材)中文版

神经网络设计(国外经典教材)中文版

神经网络设计,Martin T.Hagan

适合深度学习入门级神经网络教材，是神经网络方面比较好的一本基础书

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

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。

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

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(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

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）

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

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

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

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

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

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

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

全新的SOTA模型YOLOv9

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。

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

YOLOV5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！

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

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。

pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）

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