深度误差

消除RGB-D相机的深度误差 消除RGB-D相机的深度误差

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基于深度学习opencv的车牌识别系统 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的停车场收费系统 前端采用vue开发，后端采用SpringBoot，车牌识别模块使用yoloV5模型进行训练预测 ...通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络

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基于深度学习的漫画翻译辅助工具 基于深度学习的漫画翻译辅助工具，包含翻译、朗读、图像去字、自动嵌字功能。 目的是帮助非专业汉化人员完成更简单，快速的...通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深

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基于深度学习对dga恶意域名检测研究 基于深度学习对dga恶意域名检测研究 ...通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neura

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基于深度强化学习的贪吃蛇AI.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的花卉识别模型.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的Csgo辅助程序.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的命名实体识别.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于杜比NIR数据训练的一些深度学习模型 基于杜比NIR数据训练的一些深度学习模型 ...通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neu

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基于python3的深度学习入门项目.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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一个基于深度学习的人工智障.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的高速路车辆分析.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的遥感影像地块分割.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于LSTM深度神经网络的MEMS-IMU误差模型及标定方法.pdf 基于LSTM深度神经网络的MEMS-IMU误差模型及标定方法.pdf

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基于Topic Sentiment特征的深度学习推荐模型.zip 基于Topic Sentiment特征的深度学习推荐模型 ...通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convoluti

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花旗杯基于深度学习的模型分析与特征提取 花旗杯基于深度学习的模型分析与特征提取 深度学习（Deep Learning...通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络和循

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离子束蚀刻微透镜中蚀刻深度允许误差的研究 基于衍射光学原理, 获得了微透镜的衍射效率与蚀刻深度误差之间的关系式。 研究表明, 离子束蚀刻中目前采用的时间控制法可满足L=1时的微透镜微加工要求, 但未能满足L>1时的微透镜微加工要求。 对L>1的情形, 需要提高...

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基于不同深度学习框架实现中文文本分类.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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《基于深度学习的摩托车车道实时检测》 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的列车监控系统的设计与实现 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于UTKface的CNN人脸性别与年龄的深度学习 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的语音增强、去混响.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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深度学习教程.doc深度学习教程.doc 深度学习教程通常涵盖从基础知识到高级应用的广泛内容。以下是一个简化的深度学习教程大纲，帮助你逐步了解深度...损失函数：了解常见的损失函数（如均方误差、交叉熵损失等）及其应用场景。 优化算法：学习梯度下降算

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基于深度学习的机场安检危险品自动识别样机.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的智能监考系统的实现与设计.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于sqlite数据库以及深度学习lstm实现的检索式聊天机器人 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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深度剖析步进电机 对于步进电机的架构和驱动方式、工作原理、应用中的注意事项，我们将进行深度剖析。 　步进电机是一种作为控制用的特种电机, 它的旋转是以固定的角度(称为"步距角")一步一步运行的, 其特点是没有积累误差(精度...

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基于Python+OpenCV+Numpy+深度学习得到的行人识别模型+深度学习得到的人脸识别模型.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的风电机组机械故障智能识别方法研究.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度强化学习控制的节能热模拟加热系统设计.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的油画创作系统设计与实现，通过建立深度卷积神经网络来模拟画家进行艺术的创作.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于 TensorFlow 的深度学习图像识别模型的自动化测试方法.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于CMU 10-714 Deep Learning Systems 实现深度学习框架 needle.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的股票价格预测和量化策略研究python源码+项目说明+数据集+PPT.zip 基于深度学习的股票价格预测和量化策略研究python源码+项目说明+数据集+PPT.zip #### 介绍 本项目通过使用A股全市场的股票数据，并先使用LightGBM模型进行对50个价量因子的筛选，选出重要程度最高的10个因子。之后...

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基于深度学习的水色图像识别系统 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循

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基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法.pdf #资源达人分享计划#

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图像处理接口：图像解模糊和图像超分辨率还原深度学习框架tensorflow和torch 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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人工智能-深度学习模型 矩阵与 神经网络模型 与 深度学习模型 关系 机器学习 与 深度学习 在训练数据中的...误差其他说法 损失函数Loss fuction 预测值与真实值之间的差距 线性，非线性与过拟合 数据去粗取精，求最优 稀疏矩阵特点以及应用

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基于Python语言和PyTorch深度学习框架完成的一个手写数字识别实验。.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的网络共有协议识别，内含自己从网上抓下来6000个数据包.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于OpenCV深度学习神经网络人脸模块（OpenCV DNN Face）的实时人脸识别程序.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于深度学习的飞行器检测与跟踪系统，选定PPYOLOE-R模型实现高效目标检测 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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《基于微信聊天窗口和深度学习的目标检测实现.zip》，针对图像与视频的 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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神经网络与深度学习课件和pdf文件 4. **学习过程**：通过反向传播算法（Backpropagation）调整权重，以最小化预测误差，这个过程通常需要大量的数据和计算资源。 ### 深度学习 1. **定义**：深度学习是机器学习的一个子领域，特指使用深层神经网络...

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动手深度学习 笔记5 泛化误差（generalization error）：指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 模型选择 1.验证数据集 我们可以预留一部分在训练...

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基于深度学习方法的放疗患者摆位误差预测.pdf 基于深度学习方法的放疗患者摆位误差预测.pdf

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基于深度学习的单目标跟踪软件，该软件可以跟踪视频目标或者通过摄像头跟踪目标.zip 通过反向传播算法，网络参数会被调整以减小损失函数值，直到误差达到一定的阈值为止。 深度学习中还包含两种主要的神经网络类型：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和循环神经网络...

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基于改进最小分类误差准则算法的深度学习研究——以台风卫星云图为例 针对传统基于最小分类误差准则（MCE）建立的目标函数存在样本错分类时网络出现的梯度反向问题，引入最小分类误差准则，定义带修正项的FMCE目标函数。以较高精度的交叉熵作为基函数，将FMCE作为修正函数，提出改进...

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