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  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. 几篇CVPR关于multi-task的整理

  2. 几篇CVPR关于multi-task的论文笔记整理，包括 一、 多任务课程学习Curriculum Learning of Multiple Tasks 1 --------------^CVPR2015/CVPR2016v--------------- 5 二、 词典对分类器驱动卷积神经网络进行对象检测Dictionary Pair Classifier Driven Convolutional Neural Networks for Object Detection 5 三、 用于同时检测

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-02
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：pzh16789

  1. nvdla 入门翻译文档.pdf

  2. 翻译的NVDLA 加速引擎的文档，学习交流，一块进步！PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-08-31
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_42119147

  1. 卷积神经网络CNN框架的实现与应用

  2. 1、掌握卷积神经网络CNN的基本原理 2、利用CNN实现手写数字识别 参考博客：https://mp.csdn.net/editor/html/115114216

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_43442778

  1. DistributedDeepLearning：关于在Batch AI上运行分布式深度学习的教程-源码

  2. 培训关于批处理AI的分布式培训 此仓库是有关如何使用Batch AI以分布式方式训练CNN模型的教程。 涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。 图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。 对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。 在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。 在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。 在此特定方案中，使用Horovod在I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：447488
    • 提供者：weixin_42127748