说明：基于NumPy的卷积神经网络

说明：神经母细胞瘤卷积神经网络分类的最终研究项目

说明：基于TOF数据的材料厚度估算综合分析框架

说明：该应用程序使用TensorFlow构建的Deep CNN模型执行情感分析。它提供了一个GUI，用户可以在其中输入文本，并查看情绪是积极的还是消极的。

说明：在本笔记本中，我们将使用卷积神经网络（CNN）训练图像分类器来对猫和狗的图像进行分类。这里使用的图像来自Kaggle中的各种数据集，将使用张量流和keras库训练模型。

说明：硕士论文，关于基于淀粉样PET和MRI的阿尔茨海默病多模态CNN检测。

说明：欢迎来到深度学习奥德赛！该存储库包含深度神经网络的代码。在这里，您将找到代码、项目和资源。

说明：使用MoVi和MotionSense数据集处理活动识别和表演者性别的研究项目

说明：该项目侧重于使用机器学习技术在植物产品中进行早期疾病检测。通过利用卷积神经网络（CNN）和优化算法（如PSO、随机搜索和网格搜索），该项目旨在开发用于识别作物和水果中疾病的准确模型。

说明：使用卷积神经网络从头开始进行手势图像识别。与AlexNet的转移学习进行了比较，AlexNet。

说明：使用Pytorch训练卷积神经网络对手写数字进行分类。

说明：叙利亚板块ALPR系统的Python应用程序，在NPU上运行

说明：TensorFlow中卷积神经网络的图像分类：时尚商品分类器

说明：通过人工智能驱动的植物病害检测革新农业，确保作物更健康和更高产量。通过创新的人工智能技术，为农民提供快速准确的疾病诊断。

说明：用于检测叶病的CNN模型。

说明：在这个项目中，我们开发了一个基本的CNN模型，该模型用于使用星座图的“自动调制分类”。此外，我们还对星座图和灰度图像的结果进行了实验和比较。

说明：叙利亚板块ALPR系统的Python应用程序，在NPU上运行

说明：用于图像分类的cnn网络

说明：与Geselleschaft für Internationale Zusammenarbeit（GIZ）GmbH合作，在DHBW Mannheim进行商业信息学-数据科学研究的项目

说明：使用硬件和ModelSim实现不同的神经网络。

说明：基于机器学习的枪支识别与快速响应系统的图像识别

说明：GitHub上的“机器学习简介”存储库是一个全面的资源，供希望学习机器学习基础知识的初学者使用。

说明：基于mnist数据集和TensorFlow的即时手写数字分类

说明：基于Yolo和CNN的车牌自动检测与识别

说明：从https:www.kaggle.com datasets meowmeowmeow gtsrb下载的交通标志数据库德国交通标志它是使用基于resnet和pytorch的CNN生成的，这是一种识别交通标志的模型。

说明：机器学习在人脸关键点检测中的应用

说明：该回购包含深度学习项目、DL概念的应用程序和DL路线图

说明：使用CNN的方面分类模型：使用GloVe嵌入和Keras将产品方面从用户评论中分类。包括超参数调整和可视化。

说明：在这个项目中，我们使用TESS语音数据集，并对其进行处理和情感预测。

说明：卷积神经网络（CNN）加州电价的位置边际价格（LMP）预测。