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  1. 图像识别器-源码

  2. 使用进行图像分类学习 这是用于迁移学习项目的项目代码。 在该项目中，通过应用转移学习的概念，使用构建了图像分类器。 该库处理具有102个类的图像数据集。 该库假定数据集主文件夹具有三个子文件夹：train，valid和test文件夹。 每个文件夹包含102个子文件夹，其中每个文件夹都有一些.jpg格式的图像。 二手图书馆 请检查其中哪些需要安装才能运行该库。 如果需要，还请检查文档。 码 笔记本文件中提供的代码描述了所有操作。 此外，它还显示了如何加载和预处理数据。 笔记本在预神经网络架构上采用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：348127232
    • 提供者：weixin_42099070

  1. dog-breed-predictor-app：一种网络应用CNN模型，可从用户提供的图像中预测狗的品种-源码

  2. 动机 该项目的目的是建立一个可根据用户提供的图像预测狗的品种的网络应用。 Web应用程序还将检测用户提供的图像是否包含人还是狗，以便可以对用户进行适当的问候。 这可以通过使用以下三种模型来实现： OpenCV人脸检测器用于检测图像中的人物。 ResNet-50（在ImageNet上训练）用于检测图像中的狗。 通过转移学习训练的Xception模型用于预测狗的品种。 首先在另一个项目中探索和开发该项目中使用的模型，可以在。 注意：该项目属于Udacity的数据科学家纳米学位的一部分。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116805

  1. efficiencynet：EfficientNet模型的实现。 Keras和TensorFlow Keras-源码

  2. EfficientNet Keras（和TensorFlow Keras） 该存储库包含对EfficientNet的Keras（和TensorFlow Keras）重新实现， EfficientNet是一种轻量级的卷积神经网络体系结构，在ImageNet和其他五个常用的转移学习系统上，数据集。 该代码库受到极大启发。 重要！ 2019年7月24日发生了巨大的图书馆更新。 现在efficintnet可以使用这两个框架： keras和tensorflow.keras 。 如果您有在该日期之前受

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：788480
    • 提供者：weixin_42128270

  1. 转移学习图书馆：转移学习图书馆-源码

  2. 介绍 Trans-Learn是用于迁移学习的开源且文档齐全的库。 它基于具有高性能和友好API的纯PyTorch。 我们的代码是pythonic，并且设计与torchvision一致。 您可以轻松开发新算法，也可以轻松应用现有算法。 2020年7月24日，我们发布了v0.1（预览版），第一个子库用于域自适应（DALIB）。 当前支持的算法包括： 在此对这些算法的性能进行了合理的评估。 安装 为了灵活使用和修改，请git clone该库。 文献资料 您可以在以下网站上找到教程和API文档：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：691200
    • 提供者：weixin_42127775

  1. jiant：jiant是一个NLP工具包-源码

  2. jiant是一个NLP工具包 用于自然语言处理研究的多任务和转移学习工具包 为什么要使用jiant ？ jiant支持 jiant支持 jiant支持 jiant支持以下基准测试： jiant是一个研究型图书馆，我们鼓励用户扩展，更改和做出满足他们需求的贡献！ 您可能还需要了解有关jiant一些其他信息： jiant是配置文件驱动的 jiant使用 jiant与集成以管理任务数据 jiant与 jiant集成在一起以管理模型和标记器。 入门 从一些简单的开始 阅读我们的详细了解jian

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：503808
    • 提供者：weixin_42131414

  1. course-nlp：NLP课程的代码优先简介-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166626