本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习脑电的动态时间和频率表示。非对称空间层利用情绪反应背后的非对称神经激活，学习辨别性的全局和半球表征。学习到的空间表示将通过高级融合层进行融合。使用更广义的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上对所提出的方法进行了评估。该网络的性能与之前报道的方法进行了比较，如SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet。在大多数实验中，与比较的方法相比，我们的方法获得了更高的分类精度和F1分数。

VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor

其 11.1 加权内积的定义为 < W , .W) >D = W,DW; 式中 W，为行向量 ，J) )1矩阵 " 当 Z = II 时.考虑到式 (3.7.5 7) 所列关系，囱式 (3. 7 . 59) 得 < W!的 ， w.>v w~o、 = w句= W~J J 十-一一一一一一->>'n = W;,:; + W, < 即帽 ，Wr. >D f!V W. = W~IJ + W. 所以 (3.7.60) W~ll = 0 (3.7.61) 将式(3.7. 59) 写成矩阵形式，并考虑到式(3.7. 56) 皮(3.7.60) 得 r _气 1 ; WfJ) 1 I (.1, ." ~W，丁|‘ I I l 丁 I W~IJ I I 丹 |牛 ;=i ;| + | 丁 Iw. M:j川 |p | 白 ,li o j( '] 川J ，飞 < W.I.~) ,W. >D < W户 ，W!的 >D ( l I呻=三:w二百:言ZZ 二::: W!~l ,W!OI >ρ 式中 (3.7.62) i = 1 ， 2 . … . n 一 l C~. 7.63) i = 1, 2,"',n - 1 这样式(3.7.59) 也可改写成 川 |冈川- [.:. ..W~飞W; JJ = 才 .- r.II _. n • ~O • 1= 11 w衍 1 = W~~\ 并将 W; l> (i = 1.2 ,… , '1 一 ) ) 沿 W. 1 方向和与 W._ ，Ð 加权正交的方向分解 ，仿照以上分析方 (3.7. 6 [) 取 W:.!/ = W川一〈 W~ll ，Wn二L三立市 J = W,JII - [T,.. IW.'- I = < w. lt W._ 1 > ,;" - J W}l' _ ['r.."、 IW巳t 法得 (3, 7. 65) i= 1, 2 ,…,n - 2 í 0 • W~~l = { ~W，'口 - ['..._ IW~l'l . i = 1 ,2. ….n - 2 i=n - l. n 可得 (;i. 7 . 66 ) 113 -- i = 1. 2 , … , n _- 2 w;υ = w~:' +u川 lW.- 1 所以

针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。

jpeg压缩的matlab代码ComCNN-RecCNN 论文代码“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”。 中华网 框架 要求 Windows10的 Matlab R2015b MatconvNet 1.0-beta23（） CUDA 8.0（CPU正常） 怎么跑 训练 我们在文件夹ComCNN/RecCNN_model和RecCNN\data\model提供了RecCNN和ComCNN的ComCNN/RecCNN_model RecCNN\data\model 。 生成RecCNN模型的训练数据（使用预先训练的ComCNN或新建的ComCNN模型）。 训练RecCNN模型，并将生成的RecCNN模型复制到ComCNN/RecCNN_model 生成ComCNN模型的训练数据。 训练ComCNN模型（在训练过程中使用新产生的RecCNN模型），并将产生的ComCNN模型复制到RecCNN\data\model 。 重复上述四个步骤几次，直到模型稳定为止。 测验 通过培训阶段，获得了新生成的ComCNN和RecCNN模型。 执行ComCNN ComCNN/Demo_Test_Qp_30.m

卷积神经网络CNN的并行化研究 并行化 MapReduce框架 GPU加速

MatConvNet有一个简单的设计理念。它并没有将CNN包裹在复杂的软件层面上，而是直接将MATLAB命令直接展现为计算CNN构建模块的简单函数，如线性卷积和ReLU运算符。这些构建块很容易组合成完整的CNN，并可用于实现复杂的学习算法。尽管提供了几个真实的小型和大型CNN结构和训练例程，但仍可以利用MATLAB原型设计的高效性回到底层构建自己的结构。通常不需要C编码来实现新的结构。因此，MatConvNet是计算机视觉和CNN研究的理想场所

深度卷积神经网络用于多波段卫星图像的语义分割 准备 从下载3频段和16频段并提取到数据文件夹 通过执行以下命令来安装需求： $ pip install -r requirements.txt 此外，您需要安装tensorflow或tensorflow-gpu 训练 $ python train.py 争论 描述 选项 --algorithm 训练算法 unet ， fcn_densenet ， tiramisu ， pspnet --size 补丁大小 整型 --epochs 训练的纪元 整型 --batch 每批样品 整型 --channels 影像频道 3 ， 8 ， 16 --loss 损失函数 crossentropy ， jaccard ， dice ， cejaccard ， cedice --verbose 打印更多信息 布尔 --noaugment

由于网络问题加载数据集可能加载不成功，下载后解压到C盘中.keras文件中既可使用