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  1. 北大tensorflow公开课笔记

  2. 第一讲 带着大家梳理人工智能领域的基本概念：比如什么是人工智能、什么机器学习、什么是深度学习，他们的发展历史是什么，能用他们做什么。课后，助教会带领大家安装Ubuntu系统、Python解释器 和 Tensorflow环境，把同学们的电脑进行改造，让它变得更专业。 第二讲 串讲python语法：课程将帮同学们在最短的时间内把python语法织成网，为后续课程扫清代码关； 第三讲 讲解Tensorflow的关键词，搭建神经网络：这节课会介绍张量、计算图、会话等概念，并用Python搭建你的第一个

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-25
    • 文件大小：10181831
    • 提供者：weixin_39711936

  1. 神经网络与deep learning 学习与实践，多层前馈神经网络与神经网络的实现

  2. 构建一个至少含有1-2 层隐藏层的神经网络模型，解决手写的0-9 十个手写 数字的识别问题。神经网络模型构建过程中需要注意的几点： （1）数据集采用MNIST 阿拉伯数字手写体数据集。 （2）模型输入层的节点个数的设计。输入层的节点数目应该与输入的手写 体图片的大小相等。MNIST 手写体数据集中手写阿拉伯数字的图像为28×28 的 方形图。 （3）每一个隐藏层的网络节点数的设计。应该遵循特征提取与降维相统一 的原则。 （4）输出层的节点数。因为识别任务是0-9 的十个手写数字，所以输出层 应

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：5120
    • 提供者：alice9236

  1. BP神经网络mnist手写数字识别Python实现

  2. 该程序使用Python实现BP神经网络mnist手写数字识别。压缩包中给出训练好的权重以及偏移量的mat文件，在程序运行后输入mnist文件夹中图片路径的后缀就可以进行预测，如：4/mnist_test_4.png。压缩包给出训练集的mat文件，读者也可以自行训练该神经网络。该程序能够帮助读者理解BP算法实现的细节。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_45652815

  1. 用 Python 实现一组手写数字识别.zip

  2. 用 Python 实现一组手写数字识别。使用keras+opencv进行简单的实现。首先进行图像中数字的目标检测与分割，将图片中的数字分离出来然后进行单独识别。使用的数据集为mnist手写数字识别库，采用卷积神经网络进行识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：qq_18052685

  1. mnist照片识别

  2. python写的。mnist图片数字识别项目，用Tensorflow建立全连接神经网络或者卷积神经网络可以很简单的实现图片数字识别，并且准确率在98%以上。而卷积神经网络是在全连接神经网络的基础上对数据先经过卷积处理之后再通过神经网络，这样既快捷又方便。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_41814619

  1. MNIST图片识别 python实现

  2. 实现了MNIST数据集的图片识别，在tensorflow1.14 python3.5 pyCharm2017 环境下已经成功运行输出。参考文献《TensorFlow 深度学习算法原理与编程实战》

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_43351000

  1. python tensorflow学习之识别单张图片的实现的示例

  2. 假设我们已经安装好了tensorflow。 一般在安装好tensorflow后，都会跑它的demo，而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集。 然而我们仅仅是跑了它的demo而已，可能很多人会有和我一样的想法，如果拿来一张数字图片，如何应用我们训练的网络模型来识别出来，下面我们就以mnist的demo来实现它。 1.训练模型 首先我们要训练好模型，并且把模型model.ckpt保存到指定文件夹 saver = tf.train.Saver() saver.save(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：160768
    • 提供者：weixin_38516863

  1. 使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

  2. 环境：Python+keras，后端为Tensorflow 训练集：MNIST 对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。 首先import相关库，这里就不说了。 然后需要将训练好的模型导入，可通过该语句实现： model = load_model(‘cnn_model_2.h5’) （cnn_model_2.h5替换为你的模型名） 之后是导入图片，需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

  2. 环境：Python+keras，后端为Tensorflow 训练集：MNIST 对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。 首先import相关库，这里就不说了。 然后需要将训练好的模型导入，可通过该语句实现： model = load_model(‘cnn_model_2.h5’) （cnn_model_2.h5替换为你的模型名） 之后是导入图片，需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_38537968

  1. TensorFlow车牌识别完整版代码（含车牌数据集）

  2. 在之前发布的一篇博文《MNIST数据集实现车牌识别–初步演示版》中，我们演示了如何使用TensorFlow进行车牌识别，但是，当时采用的数据集是MNIST数字手写体，只能分类0-9共10个数字，无法分类省份简称和字母，局限性较大，无实际意义。 经过图像定位分割处理，博主收集了相关省份简称和26个字母的图片数据集，结合前述博文中贴出的python+TensorFlow代码，实现了完整的车牌识别功能。本着分享精神，在此送上全部代码和车牌数据集。 车牌数据集下载地址（约4000张图片）：tf_car_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38694343