DF-CNN

利用Matlab仿真分析了协作通信中AF与DF协议的误码率、误比特率与信噪比之间的关系，揭示了它们在不同条件下的性能特征。

天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献，带你探索 CNN 的奥秘，并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。

很抱歉，DF2Root_76422.rar是一个压缩文件，但没有具体的描述来指示其包含的IT知识点。DF2Root可能与Android设备的根权限获取有关，root在安卓系统中指的是获取设备管理员的最高权限。在Android系统中，root允许用户对操作系统进行深入修改，包括删除预装应用、优化性能、安装自定义固件等，但同时也带来安全风险。DF2Root_76422可能包含用于解锁设备Bootloader、安装根权限管理应用（如SuperSU）及恢复镜像等文件。执行root操作前需备份个人数据，并了解潜在风险。此外，DF2Root_76422可能是软件更新，修复问题、提升性能或增加新功能。安装前

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习

这些代码是基于卷积神经网络的水果图像处理示例，作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。展示了水果分类和质量控制示例的实现方法，同时使用预训练模型进行了转移学习。示例以简单方式演示了CNN模型的实现方法，并且代码已注释并提供了描述性信息。详情请阅读原论文，也可在我们的实验室LITRP网站上获取代码。

CNN 和 BiLSTM 结合的分类模型，真挺适合用来时间序列的。这个用MATLAB写的项目，结构清晰、步骤完整，从合成数据生成到模型预测全都有，连trainNetwork和网络层设计都讲得蛮细的。尤其是刚接触深度学习的朋友，用这个练手合适。CNN的卷积提特征，BiLSTM学时序依赖，配合起来效果还不错。代码风格也挺友好，变量命名清楚，逻辑一眼就能顺下来。要是你平时用 MATLAB 比较多，又正好搞时间序列分类，这个例子可以直接拿来改改用。建议你训练前看看sequenceInputLayer和bilstmLayer部分，理解清楚每层是干嘛的。哦对了，它的验证方式也有参考价值，尤其是时间窗滑动预

这个项目是我设计的，包含了GUI界面，功能完美运行，适合初学者和有经验的学生进阶学习。欢迎大家下载使用，具有高度的学习和参考价值。该资源适用于计算机、通信、人工智能和自动化等领域的学生、教师和从业者，可作为期末课程设计、课程大作业或毕业设计的参考。对于具备基础能力的人士，可以在此基础上进行修改，实现不同的功能。

CNN源码Matlab Fast2D-3D面部跟踪使用CNN进行快速2D和3D面部跟踪。单击演示视频的图像，该视频由在CC0许可下发布的免费版权视频制作而成。消息演示视频已上传。我还在研究这个软件。很快就会上传。对于2D面部标志检测，我们使用WingLoss驱动的简单CNN-6模型。安装先决条件：MTCNN用于MTCNN的Caffe卷积神经网络，eos MATLAB > 2017a执照。

期权代码看多了？换换脑子看看睡眠阶段分类的项目也挺有意思的。MultitaskSleepNet是个基于 CNN 的多任务学习框架，用来做自动睡眠阶段划分，支持两个常见的睡眠数据集：SleepEDF和MASS。嗯，代码是Matlab写的，结构还挺清晰。 项目里还贴心附了个 Matlab 脚本，用来直接下载 SleepEDF 扩展数据集。想复现论文里的实验？把数据拉下来，改下路径就能跑。[database]/data_processing/目录是你要注意的地方，脚本全在那里。 如果你想搞清楚 CNN 怎么做时间序列标签预测、分类又不想陷入 TensorFlow 或 PyTorch 的学习曲线，那这

在Matlab中构建一个简洁的深度学习网络，用于对古日文字符进行分类。