▍1. python tensorflow 实现lstm
python中用tensorflow搭建神经网络LSTM，包括输入、输出、忘记们的参数定义，输入拼接以及参数的初始化。
更多选项
▍2. tensorflow for ASR
tensorflow for Auto speech recognition. 基于LSTM+CTC方法实现的tensorflow版本的语音识别的toy code。目前在清华thchs30小时上可以达到近似30%的字错率，train数据集上错误率更低，其中LSTM采用了双向结构
▍3. 神经网络tic tac toe
这个神经网络的程序是继之前上传的入门程序后加深了神经网络的深度，比之前稍难，适合已经清楚神经网络基本架构的同学学习
▍4. 卷积神经网络识别调制信号星座图
利用tensorflow构建了一个三层的卷积神经网络识别星座图的调制方式。数据源由matlab生成，存储为301*301的图片格式。在训练50次左右准确率可以达到99%以上
▍5. 机器学习BP译码算法 tensorflow 实现
这个文件是使用tensorflow来实现BP译码算法，来达到较少层数的mdp通过训练可以得到比多次迭代还要优秀的误码率结果。这是完整的一套程序，所以既有验证也能自己训练!
▍6. 深度学习进行图像修复
运行参考https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/81250782 ，本人已成功运行，有问题可以邮箱联系
▍7. 基于深度学习的图像去噪算法
针对图像去噪任务，采用了分块的策略，能有效的进行图像去噪，不仅能去除高斯噪声，还能去除非高斯噪声。效果在基准数据集上非常鲁棒。
▍8. Intrusion-Detection-Systems-master
说明： DNN检测入侵网络的用到的数据集是KDDCUP99可以参考(The data set used in DNN intrusion detection network is KDDCUP99, which can be referred to.)
▍9. 为了更好的识别而设置的人脸检测装置faceScrub
face detection set for a better recognition
▍10. faceScrub
说明： face detection set for a better recognition
▍11. 用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN)
利用tensorflow框架来实现卷积神经网络(Using tensorflow framework to realize convolution neural network)
▍12. 用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN)
说明： 利用tensorflow框架来实现卷积神经网络(Using tensorflow framework to realize convolution neural network)
▍13. U-net_and_unet++
说明： 用unet or unetpp进行指针仪表的刻度提取(pointer meter recognition or pointer extraction)
▍14. 基于LSTM的HRRP识别
说明： 基于LSTM的雷达高分辨距离像识别算法（anaconda）(Radar high resolution range profile recognition algorithm based on LSTM)
▍15. tensorflow
tensor flow神经网络教学小程序(tensor flow neural network teaching program)
▍16. tensorflow
说明： tensor flow神经网络教学小程序(tensor flow neural network teaching program)
▍17. 2018人工智能AI与自动驾驶报告
当今，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向。应用自动驾驶技术可以全面提升汽车驾驶的安全性、舒适性，满足更高层次的市场需求等。自动驾驶技术得益于人工智能技术的应用及推广，在环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网 V2X 等方面实现了全面提升。科研院校、汽车制造厂商、科技公司、自动驾驶汽车创业公司以及汽车零部件供应商在自动驾驶技术领域进行不断地探索，寻求通过人工智能技术来获得技术上的新突破。本报告在此背景下，对自动驾驶汽车进行了简单梳理(Nowadays, automatic driving technology has become the latest development direction of the whole automobile industry. The application of automatic driving technology can comprehensively improve the safety and comfort of automobile driving, and meet the higher level of market demand. Auto-driving technology benefits from the application and promotion of artificial intelligence technology, and has achieved comprehensive improvement in environmental awareness, precise positioning, decision-making and planning, control and execution, high-precision map and V2X. Research institutes, automobile manufacturers, technology companies, autopilot auto startups and auto parts suppliers continue to explore in the field of automatic driving technology, seeking to achieve new technological breakthroughs through AI technology. Under this background, this report makes a simple combing of autopilot cars.)
▍18. Inception_V3(Transfer)
本算法实现了InceptionV3模型的迁移学习。训练好的inceptionV3模型可自行搜索下载.pb文件，数据集需为本地jpg图片。(Realization of full adder schematic diagram)
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