首先在 VGG Convolutional Neural Networks Practical 官网上做了四个练习.现在代码可以直接用 但是在using pretrained models中有个错,net模型不一致,待解决!直接复制代码有问题:但是下载数据后运行Exe05是可以运行的. net = load('data/imagenet-vgg-verydeep-16.mat') ; vl_simplenn_display(net) ; % obtain and preprocess an im

二次根号: sqrt(a)或a^0.5 三次根号: x^(1/3)或者x.^(1/3) 根据x的数据结构类型 矩阵.数组需要.^

image_list = [] new_file_list = [] for root, _, file_list in os.walk(predict_dir): new_file_list += [file for file in file_list if ".nfs" not in file] new_file_list.sort(key= lambda x:int(x[:-4])) for file in new_file_list: # print (new_file_lis

xlabel('\beta'); ylabel('\delta'); 希腊字母等特殊字符用 \加拼音 如: α \alpha β \beta γ \gamma θ \theta Θ \Theta Г \Gamma δ \delta Δ \Delta ξ \xi Ξ \Xi η \elta ε \epsilong ζ \zeta μ \miu υ \nu τ \tau λ \lamda ^ \Lamda π \pi ∏ \Pi σ \sigma ∑ \Sigma φ \phi Φ \Phi ψ \

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

[1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(三)CNN常见问题总结 1. 概述 卷积神经网络是一种

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

近日在开始学习Machine Learning SVM 相关算法,将Matlab平台安装SVM的步骤记录如下,亲测可用: 开发环境: Windows 8 64 bit, Matlab 2016a, SVM toolbox: libsvm Libsvm 下载地址: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ UCI的机器学习训练和测试样本数据: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 步骤一: 下载libsv

0 系统配置+软件版本 主机:Dell optiplex 390 MT (i5) 系统+软件:CentOS 6.5 x64, Matlab R2012, R2013 系统+软件:CentOS 6.7 x64, Matlab R2014两种组合均存在print函数打印结果不正确的问题. 1 问题描述 正常来讲,print会将图像句柄所指向的图片按“所见即所得”的方式打印出来,包括线条粗细和字体大小等属性. 由于CentOS自带的显卡驱动无法很好地控制和使用板载的Nvidia显卡,无论*.fig文件

状态不好,学学MATLAB做做准备吧. 一.基本情况 1.1 书写 一行写不下? %可以加上三个小黑点(续行符)并按下回车键,然后接下去再写.例如 s=-/+/-/+/-/+/-…- /+/-/+/-/; 1.2 运算相关 不等于:~= 所以,非:~ 常用的矩阵运算: eye(size(A))   产生与A矩阵同阶的单位矩阵 zeros(m,n)         产生0矩阵 ones(m,n)         产生1矩阵 rand (m,n)        产生随机元素的矩阵 Size(a)  

伪随机编码中较常用的是m序列,它是线性反馈移位寄存器序列的一种,其特点是在相同寄存器级数的情况下输出序列周期最长.线性反馈移位寄存器的工作原理是,给定所有寄存器一个初始值,当移位脉冲到来时,将最后一级寄存器的值输出,同时将第 i级的寄存器内容存储到第 i+1 级中,此外将每一级的寄存器输出按照一定的线性运算规则计算出一个值,并将该值存入第一级寄存器中.随着移位脉冲的累加,线性反馈移位寄存器的输出可以组成一个序列,称之为移位寄存器序列[71]. 图3.5 线性反馈移位寄存器 MATLAB生成M序列

3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.         1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64)通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax('int8')=127:         2.浮点:(single:double) 浮点数:REALMAX('double')和REALMAX(

环境: VS2010 活动解决方案平台x64 WIN 8.1 Opencv 2.4.3 Matlab 2012a 1.  首先保证vs2010能正确调用opencv函数, 2.  Matlab中选择编译器,操作如下: 打开matlab2012,输入mex –setup,出现如下提示: Welcome to mex -setup.  This utility will help you set up a default compiler.  For a list of supported comp

电脑配置: 操作系统:window 8.1 Matlab 2012a安装路径:D:\Program Files\MATLAB\R2012a VS2010 : OpenCV 2.4.3:D:\Program Files\opencv 补充说明: 在配置前,先检查一下系统变量: 1.若缺少系统变量(该路径必须添加!!!): D:\Program Files\MATLAB\R2012a\runtime\win64 导致结果:程序无法正常启动0x000007b.请单击“确定”关闭应用程序 注意变量配置后

如下为本人亲证代码: 一: 编译器的安装与配置(环境不同,显示结果不同) 要使用MATLAB编译器,用户计算机上应用事先安装与MATLAB适配的以下任何一种ANSI C/C++编译器: 5.0.6.0版的MicroSoft Visual C++(MSVC) 5.0.5.2.5.3.5.4.5.5版的Borland C++ LCC(由MATLAB自带,只能用来产生MEX文件) 下面是安装与配置MATLAB编译器应用程序MEX的设置的步骤: (1)在MATLAB命令窗口中运行mex –setup,出

利用Matlab与VC++联合编程,既可在C语言程序中打开Matlab引擎,调用Matlab的ToolBox函数和作图函数,也可在Matlab中调用C代码生成的动态链接库文件,用以加快执行速度.缩短开发周期,取得更好的效果.MATLAB与C语言的接口采用称为MEX的动态链接方式进行.MEX文件是由C源程序经过编译生成的MATLAB动态链接子程序,它的作用十分类似于MATLAB的内建函数,可由MATLAB方便地调用.本文主要讲解从Matlab中调用C/C++代码的相关知识. Matlab调用C/C