Python yolo 神经网络实现视频中的行人车辆检测计数（车流量统计）YOLO多目标跟踪与计数,参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/120820180

本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

具有 Sigmoid 激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。 训练是使用带有弹性梯度下降、动量反向传播和学习率降低选项的反向传播算法完成的。 当均方误差 (MSE) 达到零或达到预定义的最大时期数时，训练停止。 有关更多详细信息和结果讨论，请访问我的博客文章： http : //heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html 。 代码配置参数如下： 1- 每个隐藏层的隐藏层数和神经元数。 它由变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 表示。 有一个具有 3 个隐藏层的神经网络，神经元数量分别为 4、10 和 5； 该变量设置为 [4 10 5]。 2- 输出层尼特数。 通常输出单元的数量等于类的数量，但它仍然可以更少（≤ log2(nbrOfClasses

神经网络实现分类matlab代码LRP_Image_Classification 逐层相关性传播 (LRP) 算法通过使用学习模型本身的拓扑将相关性分数归因于输入的重要组成部分来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP 工具箱为支持 Matlab 和 python 的人工神经网络提供了简单且可访问的 LRP 独立实现。 工具箱实现了 Caffe 深度学习框架的 LRP 功能，作为 10/2015 发布的 Caffe 源代码的扩展。 Matlab 和 python 的实现旨在作为沙箱或游乐场，让用户熟悉 LRP 算法，因此在实现时考虑了可读性和透明度。 可以使用原始文本格式、Matlab 的 .mat 文件和 python/numpy 的 .npy 格式导入和导出模型和数据。 查看运行中的 LRP 工具箱要在浏览器中试用基于 python 的 MNIST 演示或基于 Caffe 的 ImageNet 演示，请单击相应的面板： MNIST 图像 文本 基于神经网络的简单 LRP 演示，可预测手写数字并使用 MNIST 数据集进行训练。 基于使用 Caffe 实现的神经网络的更复杂的 L

【ELMAN预测】基于粒子群算法改进ELMAN动态递归神经网络实现数据预测matlab源码.md

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数字全息系统是一种非常先进的成像系统,但相干光源数字全息系统中散斑噪声会对全息图的质量产生不利影响,常规实验降噪或基于传统神经网络算法降噪方法均存在不足。为实现全息图中的散斑降噪以及权衡降噪效率问题,提出一种基于卷积神经网络的单幅全息图快速降噪算法,使用散斑噪声数据集对多等级神经网络进行训练。理论分析及实验结果表明卷积神经网络应用于数字全息图的频谱域去噪能有效提高全息图的质量,且仅使用一幅全息图就可以有效地处理不同等级散斑噪声,在保持去噪性能的前提下,能最大限度保存全息图有效干涉条纹。