心音-深度学习
该项目旨在在低功耗ARM处理器（例如在树莓派上找到的处理器）上运行。
目的是将该软件打包到一个小型硬件设备中，发展中国家的护理工作者可以使用该设备来检测心脏病的早期发作。
2023-01-10 21:55:38
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手势识别
使用Flex和IMU传感器进行深度学习的手势识别
2023-01-09 11:39:18
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深度学习模型被证明存在脆弱性并容易遭到对抗样本的攻击,但目前对于对抗样本的研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了自然语言处理模型的安全问题.
2023-01-09 11:00:49
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交通标志识别
在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。
分几个步骤：
加载数据集
探索，总结和可视化数据集
设计，训练和测试模型架构
使用模型对新图像进行预测
分析新图像的softmax概率
完整的项目代码可以在找到
数据集摘要与探索
1.数据集的基本摘要。
此步骤的代码包含在的3d code cell中
我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息：
训练示例数= 34799
测试例数= 12630
图像数据形状=（32，32，3）
班级数量= 43
2.数据集的探索性可视化。
该步骤的代码包含在的5th code cell中。
这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。
2023-01-06 20:41:07
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