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  1. TensorFlow实例--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN)

  2. 用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，及对conv2d及max_pool的详细说明

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-30
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：carmelcarmen

  1. tensorflow官方文档

  2. 新鲜出炉的中文tensorflow官方教程 第1章 起步--> 简介 .--> 9 下载与安装.--> 基本使用 .--> 20 教程 .--> 26 第2章 第3章 综述.--> MNIST机器学习入门 .--> 深入MNIST .--> TensorFlow运作方式入门 卷积神经网络 .--> Vector Representations递归神经网络 .--> 曼德布(Mandelbrot)集合 偏微分方程 . . . . . .

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：godpresentation

  1. 基于卷积神经网络的问答方法研究

  2. 1.环境配置： ubantu(16.04) python(3.5) tensorflow(0.12.0) export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl sudo pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL 2.模型介绍： https://www.tensorflow.org/

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-09-13
    • 文件大小：105906176
    • 提供者：weixin_43093901

  1. Tensorflow官方文档中文版

  2. Tensorflow官方文档中文版，供大家学习！内容来源 英文官方网站 http://tensorflow.org 官方GiHb仓库 https://github.com/tensorflow/tensorflow 中文版 GitHub仓厍: https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorf'lowzh 参与者(按认领章节排序) 翻译 (YIZheng Tony Jin chenweican OngJIn btter Warn TICX ° wangalcc

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：bit_zx

  1. TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解

  2. 下面小编就为大家分享一篇TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解，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：2020-09-20
    • 文件大小：130048
    • 提供者：weixin_38665822

  1. tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例，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：60416
    • 提供者：weixin_38638292

  1. Tensorflow卷积神经网络实例

  2. 主要为大家详细介绍了Tensorflow卷积神经网络实例，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：94208
    • 提供者：weixin_38626242

  1. Tensorflow卷积神经网络实例进阶

  2. 主要为大家详细介绍了Tensorflow卷积神经网络实例进阶，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：95232
    • 提供者：weixin_38563552

  1. tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)

  2. 很荣幸您能看到这篇文章，相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的，特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。 通过这篇文章，你能够学习到 tensorflow一些方法的用法 mnist数据集的使用方法以及下载 CNN卷积神经网络具体python代码实现 CNN卷积神经网络原理 模型训练、模型的保存和载入 Tensorfl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_38633157

  1. Tensorflow实现卷积神经网络的详细代码

  2. 本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.概述 定义： 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积层（convolutional layer）： 对输入数据应用若干过滤器，一个输入参

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38631599

  1. TensorFlow实现卷积神经网络

  2. 本文实例为大家分享了TensorFlow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码（源代码都有详细的注释）和数据集可以在github下载： # -*- coding: utf-8 -*- '''卷积神经网络测试MNIST数据''' #########导入MNIST数据######## from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：132096
    • 提供者：weixin_38693173

  1. tensorflow实现简单的卷积神经网络

  2. 本文实例为大家分享了Android九宫格图片展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一．知识点总结 1.  卷积神经网络出现的初衷是降低对图像的预处理，避免建立复杂的特征工程。因为卷积神经网络在训练的过程中，自己会提取特征。 2.   灵感来自于猫的视觉皮层研究，每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感知野。放到卷积神经网络里就是每一个隐含节点只与设定范围内的像素点相连（设定范围就是卷积核的尺寸），而全连接层是每个像素点与每个隐含节点相连。这种感知野也称之为局部感知。 例如，一张10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38741317

  1. tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例

  2. mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38526823

  1. Tensorflow卷积神经网络实例

  2. CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行卷积变化后再传到后面的网络，每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征，比如不同方向的边或者拐角，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。 一般的卷积神经网络由多个卷积层构成，每个卷积层中通常会进行如下几个操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（b

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38661800

  1. Tensorflow卷积神经网络实例进阶

  2. 在Tensorflow卷积神经网络实例这篇博客中，我们实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick。接下来，我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。 CIFAR-10是一个经典的数据集，包含60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。CIFAR-10如同其名字，一共标注为10类，每一类图片6000张。 本文实现了进阶的卷积神经网络来解决CIFAR-10分类问题，我们使用了一些新的技巧： 对weights进行了L2的正则化 对图片进行了翻转

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38712578

  1. tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试

  2. 本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下 刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。 数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。借用极客学院的图表示如下： 其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38693589

  1. Medical-Named-Entity-Rec-Based-on-Dilated-CNN:基于膨胀卷积神经网络（Divolution Convolutions）训练好的医疗命名实体识别工具-源码

  2. 基于扩张神经网络（Divolved Convolutions）训练好的医疗领域的命名实体识别工具，这里主要引用模型源码，以及云部署方式供大家交流学习。 环境 阿里云服务器：Ubuntu 16.04 Python版本：3.6 Tensorflow：1.5 第一步：来一个Flask实例，并跑起来： 使用的是Pycharm创建自带的Flask项目，xxx.py from flask import Flask app = Flask(__name__) app.route('/') def hel

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42144199

  1. TensorFlow示例：Tensorflow实例-源码

  2. Tensorflow实例 基础 变量 TensorBoard的使用 调试 -[未完] 初级实例 跑实例时一步一步解析每一行代码，包括每个一个变量，每一个函数每一步的运行结果写在后面注释里面 机器学习 张量板 算法相关 [聂彬-认领] [张夏旭-认领]-完成 -[魏杨-认领] 卷积神经网络-[魏杨-认领] [聂彬-认领] [聂彬-认领] [张夏旭-认领] -[王凯-认领] -[王凯-认领] -[王凯-认领] 本项目为开源项目：由[Tensorflow学生会]管理更新，TF爱好者参与 一个DNN的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：714752
    • 提供者：weixin_42117485

  1. Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络及运算时间评测

  2. 本文实例为大家分享了Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下 之前已经介绍过了AlexNet的网络构建了，这次主要不是为了训练数据，而是为了对每个batch的前馈（Forward）和反馈（backward）的平均耗时进行计算。在设计网络的过程中，分类的结果很重要，但是运算速率也相当重要。尤其是在跟踪（Tracking）的任务中，如果使用的网络太深，那么也会导致实时性不好。 from datetime import datetime import

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38626984

  1. TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解

  2. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、相关性概念 1、卷积神经网络（ConvolutionNeural Network，CNN） 19世纪60年代科学家最早提出感受野（ReceptiveField）。当时通过对猫视觉皮层细胞研究，科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感受野。20世纪80年代，日本科学家提出神经认知机（Neocognitron）的概念，被视为卷积神经网络最初

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38606202
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