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CNN
- 用深度卷积神经网络进行图像盲取证，定位复制粘贴篡改区域(Blind forensics of image using deep convolution neural network to locate copy-paste tampered area)
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
test1
- 训练一个深度学习的循环神经网络，可实现获取公开数据集并进行训练，框架为Pytorch(Training a deep learning circular neural network can achieve the acquisition and training of open data sets, and the framework is Pytorch)
6_2_VGG
- 用thensorflow实现对VGGNET深度卷积神经网络的建立。(The establishment of the VGGNET convolutional neural network is implemented with the thenthraceflow.)
dataset-master
- 深度学习进行调制识别的数据集，用于卷积神经网络(dataset for cnn include generate_RML2016.04c and generate_RML2016.10a)
LeNet
- 本文档是LeNet的源代码，主要用于迁移学习，当然可以进行相应的调整和改进，使得性能更加优越。(This document is the source code of LeNet, which is mainly used for migration learning. Of course, corresponding adjustments and improvements can be made to make the performance more superior.)
使用vgg16训练cifar数据集
- 神经网络 深度学习 慕课平台 tensorflow2.1 使用vgg16训练cifar10分类数据集
upload
- 这些文件将在两用户非正交多址（NOMA）系统中实现用于信号检测的深度学习方法[1]。三个主要脚本分别是生成训练数据、训练神经网络和生成测试结果。该神经网络用于相位衰落的静态标量信道，用于NOMA系统中同时检测2个用户的单个子载波上的传输符号。考虑并测试了两种情况：一种是导频符号数目较少，另一种是循环前缀长度较短。在这两种情况下，深度学习方法都比传统的信道估计方法具有更强的鲁棒性。(These files are to implement the deep learning method for
chatbot
- 聊天机器人 原理： 严谨的说叫 ”基于深度学习的开放域生成对话模型“，框架为Keras（Tensorflow的高层包装），方案为主流的RNN（循环神经网络）的变种LSTM（长短期记忆网络）+seq2seq（序列到序列模型），外加算法Attention Mechanism（注意力机制），分词工具为jieba，UI为Tkinter，基于”青云“语料（10万+闲聊对话）训练。 运行环境：python3.6以上，Tensorflow，pandas，numpy，jieba。(Chat Robot
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称
Deep-Learning-in-Python-master
- 用于深度学习 循环神经网络等，方法是分类与回归(Classification and regression of deep learning)
遗传粒子群优化算法-GAPSO
- 混沌粒子群优化算法，及其该算法的简单应用(A SIMPLE IMPLEMENTATION OF THE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION)
CNN+CTC语音识别算法
- 这个程序是用的一个深度卷积神经网络来做的，整个程序分为两部分，声学模型和语言模型，效果还是可以的。
classic-convolution-network-master
- 本资源为经典的卷积神经网络实现图像的深度特征提取代码，可以下载参考学习