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这是在论文中，用matlab中神经网络bp方法训练红外图像象素值和温度之间对应关系的程序-This the thesis, using Matlab neural network training method bp infrared image pixel and temperature relationships between the procedures
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MATLAB环境下，基于脉冲耦合神经网络（pcnn）的图像分割-MATLAB environment, using pulse coupled neural network (pcnn) image segmentation
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用matlab实现的bp神经网络算法,在图象处理等诸多领域有很大的应用-achieved using Matlab bp neural network algorithm, image processing and many other areas of great application
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神经网络做的图像模式识别，用的是神经网络分割特征，自己研究的，比较有新意-Neural network to do the image pattern recognition, using a neural network segmentation features, its own research, more new ideas
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1.BP神经网络进行模式识别
2.用BP网络对非线性系统进行辨识
3.一个神经网络PID控制器
4.图像处理的PCA算法
5.图像处理的穷举算法-1.BP neural network pattern recognition 2. Using BP network identification of nonlinear systems 3. A neural network PID controller 4. The PCA algorithm for image process
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利用神经网络进行车牌识别，图像先进行二值化，通过多次学习从而建立满足一定要求的识别网络。-License Plate Recognition using neural networks, the binary image before, through multiple learning to recognize the establishment of the network meet certain requirements.
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用matlab实现的图像识别，包含模板匹配和神经网络 -Image recognition using matlab implementation, including template matching and neural network
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在对图像进行Gabor变换后使用BP神经网络进行人脸检测的MATLAB程序-Gabor transform in the image using BP neural network after the face detection process MATLAB program
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一个使用BP神经网络进行简单的数字图像识别-A simple digital image recognition using a BP neural network
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image compression and Reconstruction using artificial neural network and genetic algorithm
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基于神经网络, 采用 Matlab 6. 5 和 Visual C, 设计一个字母识别系统。 该系统通过对 BMP 图片的二值化
处理,在 VC 环境下调用 Matlab,并将把二值化后的数据进行网络训练,从而实现 26 个英文字母的识别。 系统性能的测试表明,系统所训练的神经网络有很好的抗干扰能力。-The design letter recognition system based on neural network, using Matlab 6. 5 and Visual C,. T
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采用卷积神经网络在cifar-10图像库上进行的分类训练。效果非常好。-Convolution using trained neural network classification on cifar-10' s image library. The effect is very good.
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利用BP神经网络算法进行车牌图像识别的代码，进行数字、车牌字符的识别，另附相应学习图片素材（二值化）及训练后网络-Using BP neural network algorithm for vehicle license plate image recognition code, the number of characters, license plate recognition, with the corresponding learning picture material and tra
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神经网络引入后，检测框架变得更快更准确。然而，大多数检测方法受限于少量物体。检测和训练数据上联合训练物体检测器，用有标签的检测图像来学习精确定位，同时用分类图像来增加词汇和鲁棒性。原YOLO系统上生成YOLOv2检测器；在ImageNet中超过9000类的数据和COCO的检测数据上，合并数据集和联合训练YOLO9-After the neural network is introduced, it is becoming faster and more accurate detection fr
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利用大量图像数据对卷积神经网络算法进行训练，通过卷积、池化、下采样以及全连接层训练后的卷积神经网络在图像识别精度越来越高。(By using a large number of image data to train the convolutional neural network algorithm, the accuracy of the image recognition is higher and higher by convolution, pooling, down sampling
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图片情感分析模型，基于卷积神经网络，以颜色特征为依据进行情感分类，图片情感极性分为积极和消极两类。(The model can extract the hue, brightness, contrast and other information from a picture to represent the emotional polarity of the image. The image sentiment analysis model is using convolution neura
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在CIFAR-10数据集上使用卷积神经网络进行图像分类(Image classification using convolution neural network on CIFAR-10 dataset)
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本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
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以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
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