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  1. LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的应用与设计

  2. 针对煤矿瓦斯浓度的预测的问题,以亭南煤矿正常生产期间302工作面的监测数据为研究背景,采用深度学习技术LSTM(Long Short Time Memory,长短时记忆网络)建立瓦斯预测模型,研究与设计了基于LSTM的煤矿瓦斯预测预警系统。LSTM网络针对时间序列数据具有较强的建模能力,能够实现信息的长期依赖,自动挖掘数据之间潜在的关联关系。采集煤矿正常生产期间的瓦斯监测数据作为训练数据,利用深度学习框架TensorFlow进行算法的仿真,并研究了不同时间步长、网络深度下的LSTM以及多信息融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：711680
    • 提供者：weixin_38649838

  1. 生成对抗网络（GANs）最新家谱：为你揭秘GANs的前世今生

  2. 生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试

  2. 今天小编就为大家分享一篇Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试，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：2020-09-18
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38621565

  1. bisenetv2-tensorflow:实时场景图像分割模型“ BiSeNet V2”的非官方张量流实现-源码

  2. BiseNetv2-Tensorflow 使用张量流实现基于论文“ BiSeNet V2：带有引导聚合的实时语义分割的双边网络”的实时场景图像分割模型。有关详细信息，您可以参考 。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。要使用此仓库，您需要安装tensorflow-gpu 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tenso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：weixin_42166918

  1. deepcut：使用深度神经网络的泰语单词标记化库-源码

  2. 深切 使用深度神经网络的泰语单词标记化库。 什么是新的 v0.7.0从keras迁移到TensorFlow 2.0 v0.6.0允许排除停用词和自定义词典，通过半监督学习更新权重 v0.5.2更好的预训练权重矩阵 v0.5.1通过代码重构实现更快的标记化 examples文件夹提供了泰语文本分类问题的入门脚本 DeepcutJS ，您可以在尝试在网络浏览器上标记泰语文本 性能 卷积神经网络由NECTEC的BEST语料库（包括文章，新闻，小说和百科全书4个部分）的90％进行训练，其余10％进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42140710

  1. Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试

  2. Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法。 模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解： #网络结构 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38562026

  1. VocalExtractor:亚当·萨布拉的本科研究项目的源代码-源码

  2. 声乐提取器 U-Net语音提取架构的实现 关于： Jansson等人的论文。 [1]实现了一个U-Net卷积神经网络来尝试提取歌声。该存储库旨在从头开始重建代码，以更好地理解实现深度学习与音乐交汇处的任务所必需的工具。 笔记： 我还没有为人类可解释的结果构建接口。完成后，将使用显示结果以供人们收听的体系结构构建一个简单的Web应用程序。 有关数据的信息： 用于训练模型的数据集为DSD100 [2]。其中包含100首歌曲（50/50训练/测试），其中混合的歌曲作为输入以及歌曲的四个词干：人声，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42136791