深度学习代码

汇总了深度学习领域中使用Theano、Keras、Torch7和TensorFlow实现人脸匹配的代码。欢迎对深度学习感兴趣的研究人员和开发者参考。

2019年，PowerNet [MatconvNet]即将推出，介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外，温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外，AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后，还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。

你可以在数据挖掘课程中找到不同算法的Python实现。教程语言为R。包含了从头开始使用网络爬虫实现的100多行基于NLP的IMBD搜索引擎，还包括线性回归、支持向量机、神经网络和时间序列分析。

matlab中洋红色代码深度学习及tensorflow学习笔记一个简单的alexnet主页[]代码[]模型参数bvlc_alexnet.npy[] better representation Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search [] Learning from Small Sample Sets by Combining Unsupervised Meta-Training with CNNs [] RNN & lstm网络手写数字识别[lstm_mnist_28x10.py] Calte

本资源包含深度学习领域的经典论文与对应的Matlab代码。这些论文包括：1. Hinton的《深度信念网络的快速学习算法》；2. Bengio的《学习AI的深层架构》；3. Hinton的《训练受限玻尔兹曼机的实用指南》等。附带我个人的笔记，帮助读者更好地理解内容。代码涵盖了DBN、NN、CNN等经典的深度学习工具（Matlab版本）。

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。

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射线追踪代码专为高度移动的毫米波系统设计，解决IEEE Access文章中提出的挑战。该技术由Ahmed Alkhateeb、Sam Alex和团队开发，支持毫米波系统中的多种应用，包括车辆通信和无线虚拟/增强现实。新型集成机器学习和协调波束成形解决方案有效提升了系统效率，通过优化波束成形向量减少了训练开销，增强了高移动性链路的覆盖范围和可靠性。

Matlab Hill代码RBCNet采用双重深度学习架构，改善生物医学应用程序中的细胞检测任务，提升手动分割和注释的准确性和可重复性。该算法包括U-Net和Faster R-CNN两阶段，分别用于单元群集分割和小型单元对象检测。RBCNet通过单元聚类技术实现区域检测，提高了在稀薄涂片显微镜图像中的精确度和扩展性。