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搜索资源列表

  1. lenet.md python3

  2. lenet 模型介绍 lenet 网络搭建 运用lenet进行图像识别-fashion-mnist数据集 卷积神经网络就是含卷积层的网络。 LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-02-17
    • 文件大小:7168
    • 提供者:qq_40441895
  1. softmax和分类模型.md

  2. softmax和分类模型 内容包含: softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现,实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-02-13
    • 文件大小:12288
    • 提供者:qq_40441895
  1. fashion-mnist.rar

  2. MNIST是一个广泛使用的数据集,用于手写数字分类任务。由70,000个标记为28x28像素的手写数字的灰度图像组成。数据集被分成60,000个训练图像和10,000个测试图像。共有10个标签,分别表示0~9数字。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-10-14
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:weixin_43260207
  1. Fashion-MNIST.zip

  2. 该资源为《动手学习深度学习》图像分类数据集节所需的Fashion-MNIST数据集。Windows用户在启动jupyter notebook之前运行set MXNET_GLUON_REPO=https://apache-mxnet.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/命令即可从国内镜像下载,如果依然不成功,可直接下载该数据集,解压后将目录下的四个文件拷贝至C:\Users\用户名\AppData\Roaming\mxnet\datasets\fashion-mnist\
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-05-28
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:huwei1844352682
  1. TensorFlow2_classification.ipynb

  2. 该notebok使用tensorflow框架来实现fashion-mnist数据集顺序API的图像分类任务。最简单的流程和结构
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-25
    • 文件大小:437248
    • 提供者:weixin_44940421
  1. Tensorflow之基本图像分析

  2. 基本分类:对服装图像进行分类 训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类,例如运动鞋和衬衫。 本指南使用tf.keras(高级API)在TensorFlow中构建和训练模型。 #引入TensorFlow 和 tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras #引入numpy和matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #查看tensorflo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:323584
    • 提供者:weixin_38608726
  1. Tensorflow2.*教程之基本分类:对服装图像进行分类(1)

  2. tensorflow版本:2.1.0 需要Python库:Numpy,Matplotlib 使用的数据集:Fashion Mnist TF1.* TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors,当图形运行时,它将保持nn维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 在 TensorFlow 2.0 之前,我们必须将图表分为两个阶段: 构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:130048
    • 提供者:weixin_38577922
  1. 【人工智能学习】【二】Softmax与分类模型

  2. Softmax回归 上篇文章线性回归本质上是回归问题。本篇要介绍的是一个分类问题。softmax回归是一个单层神经网络,在前一篇博客中,输入数据的维度是2,这里以Fashion-MNIST数据集为例,输入的是2828的图像。将2828的图像像素拉直,得到的是输入784维度的输入数据。所以本例当中输入数据的维度为784,那么上一篇文章中的W WW矩阵维度也就变成784维。 上篇文章线性回归当中,输出的是1维数据,在Softmax回归中,输出的是多维的数据,具体来说就是图片的类别,这个类别可能是猫、
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:112640
    • 提供者:weixin_38636983
  1. fashion_mnist:Fashion-MNIST上的Hyperas-密集网络的超参数调整-源码

  2. 时尚MNIST Fashion-MNIST上的Hyperas-密集网络的超参数调整。 有关数据的重要详细信息如下:-包含28x28张衣服的图像-包含60,000张训练集中的图像和10,000张测试集中的图像-我们的任务是将图像分类为10种不同的类别,例如T恤/上衣,裤子,套衫,着装等数据集可以从下载 该模型具有2个Dense和2个Dropout层。 必要的图书馆员或文件包是:- TensorFlow 凯拉斯 脾气暴躁的 Hyperas,Hyperopt Matplotlib
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:78848
    • 提供者:weixin_42128963
  1. tf-deep-learning:使用TensorFlow的深度学习模型的集合-源码

  2. tf深度学习 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 课程链接: : 内容 1.摄氏到华氏转换器 目的: 使用线性回归模型(根据输入预测单个值)进行机器学习的概念证明项目。 潜在的扩展: 能够一次测试多个数字,而不是一个值 查找其他线性方程之间的关系 查找更复杂的方程之间的关系(是否根据复杂度添加更多节点?) 2.服装分类器 目的: 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种服装进行分类。 在测试数据集上的使用精度为87.8
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42126749
  1. softmax pytorch从零实现的代码

  2. 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用,以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]。 我这里我们会使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:75776
    • 提供者:weixin_38635092
  1. 图像分类数据集 (FASHION-MNIST)

  2. 文章目录引入1 获取数据集2 简单操作3 读取小批量4 完整代码致谢 引入   图像分类数据集最常用的是手写数字识别数据集MNIST (1),但是大部分模型在其上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,将使用一个图像内容更加复杂的数据集[Fashion-MNIST (2)]。   接下来的部分将使用torchvision包,主要用于构建计算机视觉模型,主要由以下4部分组成: 组成 功能 torchvision.datasets 加载数据的函数及常用的数据集接口
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:86016
    • 提供者:weixin_38606041