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ImageClassification-master
- 在这个项目中，我们的目标是建立一个识别和大小231x231图像呈现对象分类系统。我们得到了一组训练图像，每四个标签之一：1飞机；汽车2；3马，否则。我们提供了两个特点：一是方向梯度直方图（HOG），其尺寸为5408；另一个是overfeat ImageNet美国有线电视新闻网的特点，其尺寸37000。关于测试图像，我们只给出了每个图像的功能，没有标签，结果判断由平地机。我们的目标是提供二进制和多个预测。平衡错误率（BER）是我们的性能评估。为了解决这个问题，我们首先减少PCA的问题的维数，处理不
CNN-123
- 区别于传统的图像识别，将一维的数据放入cnn网络进行识别(Different from the traditional image recognition, one-dimensional data into the cnn network to identify)
main
- 使用CNN进行一维卷积，对数据进行预测估计(Using CNN to carry out one dimensional convolution to predict the data)
CNN_matlab
- 使用matlab2019a深度学习工具箱实现的CNN卷积神经网络分类例程，数据是随机生成的一维随机数(Using the CNN convolution neural network classification routine realized by MATLAB 2019a deep learning toolbox, the data is one-dimensional random number generated randomly)
一维CNN处理序列数据
- 使用一维卷积神经网络处理序列数据，数据类型为一维(One dimensional convolution processing sequence data)