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搜索资源列表

  1. 改进的深度卷积网络及在碎纸片拼接中的应用

  2. 改进的深度卷积网络及在碎纸片拼接中的应用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-06-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：catchthesky

  1. 卷积网络数学基础知识

  2. 学习卷积网络之前，必须具备的数学基础知识，有了这部分的知识掌握，在学习卷积网络过程中能够起到事半功倍的效果。内容是高清PDF配彩图彩字文档。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-16
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：m624197265

  1. 卷积网络基本结构

  2. 本文档介绍了卷积网络的基本结构，在掌握该基本结构后，对基于卷积网络的深度网络框架更有帮助

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-16
    • 文件大小：555008
    • 提供者：m624197265

  1. 吴恩达卷积网络课件第一周

  2. 这是吴恩达深度学习卷积网络单元的第一周所有PPT和字幕

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-08-11
    • 文件大小：137363456
    • 提供者：chengxuyuan_10

  1. 基于四元数局部编码和卷积网络的表情识别.pdf

  2. 基于四元数局部编码和卷积网络的表情识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于四元数局部编码和卷积网络的表情识别.pdf

  2. 基于四元数局部编码和卷积网络的表情识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于卷积网络的图像分类方法.caj

  2. 基于卷积网络的图像分类方法‘基于卷积网络的图像分类方法‘基于卷积网络的图像分类方法‘基于卷积网络的图像分类方法‘’’’’

  3. 所属分类：深度学习

  1. GCN图卷积网络的理解.docx

  2. 本文中有两个gif图需要将文件使用html的方式打开才可以看到，主要介绍了本人对图卷积网络的形象化的理解，希望能够帮助到大家共同努力，谢谢！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qwezhaohaihong

  1. 卷积网络实现服装分类.zip

  2. 对fashion-minist数据集进行服装分类识别（10种），python3.7 用keras架构 实现1层，3层，4层卷积网络，有准确度和损失图，衣服的可视化验证，还增加了一个tkinter窗口 从本地选择图片，放入模型中识别，最后给图片贴上标签

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：82837504
    • 提供者：weixin_40382566

  1. keras训练浅层卷积网络并保存和加载模型实例

  2. 主要介绍了keras训练浅层卷积网络并保存和加载模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_38502239

  1. 基于深度卷积网络的头部姿态估计

  2. 基于深度卷积网络的头部姿态估计

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2016-11-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：carina197834

  1. tensorflow实现简单的卷积网络

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积网络，使用的数据集是MNIST，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38609732

  1. 基于时域卷积网络精细化光伏发电功率预测_刘文杰.pdf

  2. 针对传统光伏功率预测算法模型没有与时间序列结合而引发精度不高的问题，提出了一种基于时域卷积 网络精细化的光伏发电功率预测方法。该预测模型利用卷积神经网络并融合了因果卷积和膨胀卷积；在卷积特征 上，使用跨层连接；在损失函数上，增加了自适应影响因子；在特征工程上，将数值气象预报发布的多个预测数 据与时间特征结合进行多特征预测。根据新疆、华东两个光伏电场数据集的预测结果显示，与支持向量机算法和 未加入时域特性的神经网络算法对比，该算法在光伏功率预测精度上均有不同程度的提升，充分证明了有效性。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：SparkQiang

  1. 深度学习 卷积网络

  2. MIT版深度学习第9章 卷积网络 。 ，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：baidu_35560935

  1. 卷积网络代码+数据集.rar

  2. 博客见：https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/109726153 主要是卷积网络的手写以及torch实现的代码，包含数据集！

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-11-16
    • 文件大小：157286400
    • 提供者：qq_37534947

  1. tensorflow实现简单的卷积网络

  2. 使用tensorflow实现一个简单的卷积神经，使用的数据集是MNIST，本节将使用两个卷积层加一个全连接层，构建一个简单有代表性的卷积网络。 代码是按照书上的敲的，第一步就是导入数据库，设置节点的初始值，Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2维卷积，参数x是输入，W是卷积的参数，比如【5,5,1,32】，前面两个数字代表卷积核的尺寸，第三个数字代表有几个通道，比如灰度图是1，彩色图是3.最后一个代表卷积的数量，总的实现代码如下： from tensorflow.examples

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38741317

  1. 深度可分离卷积网络的理论与实战（TF2.0）

  2. 1、深度可分离卷积网络的理论 深度可分离卷积是普通卷积操作的一个变种，它可以替代不同卷积，从而构成卷积神经网络。 以精度损失为代价去换取计算量的减少和参数量的减少，从而使得深度可分离卷积网络可以在手机端运行。 用右图的结构代替左图： 它的好处是，有不同尺寸的视野域， 如下图是Inception V3的结构：从左到右的视野域为：1*1,3*3,6*6,5*5，在这四个分支上有4种不同的视野域，4种不同的视野域也就提取出了4种不同尺寸的图像特征。最后输出的信息就更丰富，效果更好。并且相对于不做分支

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38665193

  1. feature_extraction_from_bizgraph:我们在此存储库中显示了论文“通过图卷积网络从业务关系图中提取特征”中使用的源代码-Show source code

  2. GCN从业务关系图中提取特征 我们在此存储库中显示了论文“通过图卷积网络从业务关系图中提取特征”中使用的源代码。 1.指示 1.1。 更改Jupyter笔记本电脑密码 打开docker/jupyter_notebook_config.py ，然后docker/jupyter_notebook_config.py编辑为您自己的密码。 c.NotebookApp.password = u'sha1:e9d062fde561:61de018d8d0e7c6d355fa7a22bb383a9f193c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42131367

  1. LCFN:低通协同滤波器推荐的ICML纸浆图卷积网络代码-源码

  2. LCFN:低通协同滤波器推荐的ICML纸浆图卷积网络代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42134117

  1. 通过卷积网络进行可靠的视觉跟踪，无需培训

  2. 通过卷积网络进行可靠的视觉跟踪，无需培训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38639237
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