Simple Deep Learning Algorithms with K-fold Cross-Validation

Version 1.1 (4,28 ko) par Jingwei Too
This toolbox offers convolution neural networks (CNN) using k-fold cross-validation, which are simple and easy to implement.
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Mise à jour 20 déc. 2020

Jx-DLT : Deep Learning Toolbox

* This toolbox contains the convolution neural network (CNN)

* The < Main.m file > shows examples of how to use CNN programs with the benchmark data set. Note we demo the CNN using one to three convolution layers setup.

* Detail of this toolbox can be found at https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox

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Citation pour cette source

Too, Jingwei, et al. “Featureless EMG Pattern Recognition Based on Convolutional Neural Network.” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 14, no. 3, Institute of Advanced Engineering and Science, June 2019, p. 1291, doi:10.11591/ijeecs.v14.i3.pp1291-1297.

Compatibilité avec les versions de MATLAB
Créé avec R2018a
Compatible avec les versions R2017b et ultérieures
Plateformes compatibles
Windows macOS Linux
Catégories
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Version Publié le Notes de version
1.1

See release notes for this release on GitHub: https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox/releases/tag/1.1

1.0.2

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1.0.1

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1.0.0

Pour consulter ou signaler des problèmes liés à ce module complémentaire GitHub, accédez au dépôt GitHub.
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