说明：我用于YouTube视频的代码

说明：ST-NILM是一种基于散射变换的新型集成架构。它具有一个DCN（深度卷积网络），具有基于分析小波的未训练权重，与执行聚合负载的事件检测和多标签分类的全连接输出网络共享。

说明：基于深度学习的暴力检测方法

说明：一个使用计算机视觉、CNN和转移学习技术的肺炎检测项目。

说明：基于CNN的皮肤癌检测

说明：具有MNIST和FASHION-MNIST数据集的OCR项目。网站允许您拍摄手写数字的照片，从中可以获得该数字的预测。

说明：该知识库采用TensorFlow Keras和MTCNN（多任务级联卷积网络）构建了一个高效的深度伪造检测系统。

说明：CNN+LSTM，使用BGT60TR13C FMCW雷达进行手势识别

说明：旨在深度学习论文评审和论文实施。

说明：音乐生成

说明：DLImage分类

说明：卷积神经网络手指计数

说明：使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字（MNIST）数据集的简单Flask应用程序

说明：端到端MLOps管道，通过AzureML中的深度学习，在国家零废物委员会处理的食物废物数据中进行分类

说明：该项目使用TensorFlow实现用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。目标是将皮肤病变图像分为不同的类别。使用的数据集是HAM10000，其中包含具有相关元数据的皮肤病变图像。

说明：MobileFormer的PyTorch实现

说明：基于图像处理的转移学习CNN模型预测甜椒叶片病害

说明：基于神经风格转换的艺术图像合成

说明：使用CNN检测肺炎

说明：RNN、LSTM、Word2Vec的电影情感评论

说明：MNIST CNN与PyTorch的演示项目

说明：使用coreML进行动作和面部表情分类的美国手语插入swift IOS应用程序。

说明：使用计算机视觉、机器学习和云计算的视频处理和分类

说明：基于深度学习的身份验证系统，使用生物计量学和用户行为分析提供多层身份验证。

说明：一个专门用于实现用于脑肿瘤图像分类的卷积神经网络（CNN）的存储库。

说明：用张量流实现的卷积神经网络，训练用于识别著名波斯名人的面部。

说明：在这个项目中，我在GPU上训练了花识别的深度学习模型。我采用了一种具有剩余层的卷积神经网络。该模型的精度为val_loss:0.551，val_acc:0.815，train_loss:3.339。

说明：图像分类器

说明：该存储库主持了一个机器学习项目，专注于X射线图像分析，以检测Covid-19和肺炎。利用深度学习技术，我们旨在开发一个精确和有效的系统，以帮助医疗诊断。

说明：ECGNet利用PyTorch，使用大约1300个参数的流线型模型，在Kaggle的PTB诊断ECG数据库上训练，以96%的精度对ECG信号进行分类