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模式识别—分类程序VC源码,是《图像模式识别VC++技术实现》一书的源码-pattern recognition-classification procedure VC source, "VC image pattern recognition technology to achieve" a source book
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svm程序代码，用于模式识别和分类，也可用于图像特征。-svm code for pattern recognition and classification can also be used to image features.
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最小错误概率贝叶斯分类器的matlab程序，可用于二维数据的分类以及分类效果的图像显示，可帮助初学者加深对贝叶斯分类算法的理解。-This is a matlab program of the minimum probability of error of Bayesian classifier.Which can display the image of two-dimensional data classification and the classification results . I
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利用感知机的线性分类功能，实现2维平面的两类模式分类，matlab实现，并用图像显示-Perceptron using linear classification function, the realization of 2-D plane of the two types of pattern classification, matlab achieve, and image display
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人工智能是现在科学发展的热门，该程序通过人工神经网络的原理实现图像的分类功能-The scientific development of artificial intelligence is now the most popular, the program adopted the principle of artificial neural network classification of image features
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利用自组织特征映射网络实现对图像中物体的自动分类算法。-The use of self-organizing feature map network objects on the image automatic classification algorithm.
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支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-based classification of new learn
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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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GoogleNet 卷积神经网络 图片分类 分类精度高 网络结构深(GoogleNet convolution neural network image classification, high classification accuracy, network structure is deep)
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基于lenet-5模型，利用CNN进行图像分类(Image classification)
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基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类(based on the SVM algorithm and texture feature extraction of remote sensing image classification)
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GAN的matlab版本，用于图像分类和生成(The matlab version of GAN is used for image classification and generation)
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All Object Classification file(To classify the objects present in an image)
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基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类(Image classification CNN convolutional neural network based on Tensorflow)
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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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通过卷积网络，自动实现对图片特征的提取，通过训练，得到有效的权值，进行图像分类(Through convolution network, automatic extraction of image features can be realized. Through training, effective weights can be obtained and image classification can be carried out.)
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Locality-constrained Linear Coding (LLC) in place of the VQ coding in traditional SPM. LLC utilizes the locality constraints to project each descr iptor into its local-coordinate system, and the projected coordinates are integrated by max pooling to
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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
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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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使用Matlab深度学习工具箱-googlenet 图像分类(Using GoogLeNet to classify images using deep learning toolbox)
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