说明：神经网络特征提取的数学理论深度卷积
神经网络
说明：深度卷积神经网络特征提取的数学理论
说明：ELM是基于深度学习的分类器，运算速度快。 在B_data.m里导入待分类矩阵B.mat（1-n列为特征值，n列为标签）；运行B_data.m；再打开fuzzyEn_main.m并运行即可。
elm-分类器 深度学习分类 深度特征
说明：应用背景人脸检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有两方面，一方面是由于人脸内在的变化所引起：（1）人脸具有相当复杂的细节变化，不同的外貌如脸形、肤色等，不同的表情如眼、嘴的开与闭等；（2）人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物以及其他外部物体等；另外一方面由于外在条件变化所引起：（1）...
matlab 检测 人脸 特征 局部
说明：将人脸作为输入图像，经db1滤波提取特征点后，将人脸图像转换为灰度图像，再转换为二次转换图像。但是通常只有边界可以从canny边缘检测跟踪。在这个深度显示程序中还采用了cannu边缘检测
matlab 人脸 深度 估计
说明：Matlab实现界面友好，包含了阵列信号处理的常见算法，用于时频分析算法，针对EMD方法的不足,在MATLAB中求图像纹理特征，一种噪声辅助数据分析方法。
源程序 学习 深度 机器
说明：深度学习网络产生两个txt文件分别为测试数据特征提取结果与标签结果，提取两个文件内容并按行绘制平方损失函数图
特征提取-txt 深度网络绘制损失函数 mobilenet MobileNet-SSD 深度学习
说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...
深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码
说明：添加噪声处理，在MATLAB中求图像纹理特征，应用小区域方差对比，程序简单，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，用于特征降维，特征融合，相关分析等,多抽样率信号处理。
matlab
说明：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个...
边缘检测 图像变化检测 图像深度检测 Marr算子 边缘算子检测 MATLAB
