深度学习实现

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PyTorch实现的常用深度学习损失函数
一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现,包括: label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)
MATLAB实现腹部皮肤分割的深度学习技术
这篇文章介绍了一种新型腹部数据集上的皮肤分割深度学习技术,使用MATLAB编写的阈值分割源码。存储库提供了Mask-RCNN、U-Net和全连接网络的代码,专为对创伤患者进行腹部皮肤分割而设计。这些算法是自主机器人腹部超声系统的一部分,开发用于创伤评估的新技术。数据集包含1,400幅腹部图像,覆盖多种肤色和体重指数,以减少分割算法中的偏见。
吴恩达机器学习与深度学习:学习笔记与代码实现
本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念,代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业: 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现: 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写,帮助学习者理解算法的底层实现。
深度学习入门指南-深度学习入门指南.rar
深度学习入门指南-深度学习入门指南.rar深度学习入门指南本书制作版权属智能中国网,如果文章原创者认为我们侵犯了您的合法权益,请来信告知感谢书中文章所有原创作者奉献的精彩文章。如果您对这本电子书有任何建议或者对深度学习matlab有好的见解,请告知我们。我们致力于完善这份电子书,纠正时间仓促、错误之处以及不合理的编排。此电子书总结了深度学习matlab的基础问题,帮助初学者少走弯路。希望这本书能对学习深度学习的朋友有所帮助。如果您是新来的,尚未注册本站,请点击这里注册。
FastAP度量学习算法的Matlab源码CVPR2019深度学习实现
这个存储库包含FastAP度量学习算法在CVPR 2019年会上的Matlab实现,适用于ResNet-18和ResNet-50模型。数据集包括斯坦福在线产品和店内衣服,以及北大车辆数据集。我们提供经过训练的模型和实验记录,以支持结果的复现。
DeepCreamPy 深度学习工具
GitHub上开源的深度学习项目,可用于图像处理、数据分析等领域。
matlab实现MNIST手写数字识别深度学习原理与实践
当前,机器学习和深度学习技术在特定领域得到广泛应用,尤其是MNIST手写数字识别。深度学习框架众多,各具特色,虽然工具只是辅助,却大幅简化了复杂的任务。通过matlab展示了一个基础的深度学习网络模型,不借助第三方库,逐步实现算法原理,深入理解每一步骤的实现过程。文章结合MNIST数据集,详细介绍了四层网络的设计,包括conv+relu+meanPool和conv。
Matlab深度学习测试卷积神经网络代码实现
在深度学习导论课上,使用Matlab实现了卷积神经网络的代码,最终完成了手写数字识别作业。
深度学习AI导览
深度学习是人工智能领域的重要分支,模拟人脑神经网络工作方式,通过大数据训练模型,实现模式识别、图像分类、自然语言处理等复杂任务。本指南作为入门AI的教材,详细介绍神经网络、反向传播、激活函数、优化算法等核心概念。深度学习应用广泛,涵盖图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统和强化学习等领域。本书还深入讲解模型构建、数据处理、训练验证、超参数优化以及主流框架TensorFlow、PyTorch和Keras的使用。
深度学习SQL优化技巧
SQL优化公开课1全新优化方案发布。详细介绍了案例分析、实用技巧,以及最新的0racle数据库调整特性。