注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：708837376
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：1002438656
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：832569344
    • 提供者：suolong123

  1. 基于keras的卷积神经网络（CNN）

  2. 1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如下： （1）Conv1D Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 卷积神经网络认知及MNIST实践步骤+Kears建模对比

  2. 写在前面 有关卷积神经网络的定义，以及基础理论知识在同仁的博客中写的很到位，可以参见其他博客，阅读本博客之前，请先熟知卷积神经网络的结构，基本概念及运行机理。本次写作目的主要是从应用的视角来介绍CNN，归纳实现CNN的步骤，并以MNIST为例。此外，为了加深理解和迁移，还对比了Keras建立CNN的步骤。 本文的写作也借鉴了大量博客，在此郑重感谢。 目前大多博客主对CNN的代码解析大多是基于16年左右网络代码就行解读，大同小异，删删减减。先以最为普遍的代码为例，总结建立CNN的步骤，之后再对比K

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：884736
    • 提供者：weixin_38749863

  1. pytorch实现CNN卷积神经网络

  2. 本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络，供大家参考，具体内容如下 我对卷积神经网络的一些认识     卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性，因此被广泛应用于图像识别中，本人是研究机械故障诊断方面的，一般利用旋转机械的振动信号作为数据。     对一维信号，通常采取的方法有两种，第一，直接对其做一维卷积，第二，反映到时频图像上，这就变成了图像识别，此前一直都在利用keras搭建网络，最近学了pytroch搭建cnn的方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38718434

  1. pytroch 实现 CNN卷积神经网络

  2. 我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性，因此被广泛应用于图像识别中，本人是研究机械故障诊断方面的，一般利用旋转机械的振动信号作为数据。 对一维信号，通常采取的方法有两种，第一，直接对其做一维卷积，第二，反映到时频图像上，这就变成了图像识别，此前一直都在利用keras搭建网络，最近学了pytroch搭建cnn的方法，进行一下代码的尝试。所用数据为经典的minist手写字体数据集 impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38723699

  1. ACNN:论文基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码-源码网

  2. 神经网络 论文基于注意力机制的卷积神经网络模型源代码 要求 python2.7 keras 2.0 斯克莱恩 麻木 keras后端= theano 论文中提出一种基于注意力机制的卷积神经网络模型 文件说明： 先生：电影评论数据集，分为两个文件，一个正向评论，一个负向评论。每个评论文件中每一行对应一条评论句con_att.py：模型的主要文件data_loader.py：数据加载与初步word_vectors.save：针对数据集生成的词向量文件 运行模型 模式接收两个参数：模式：最大音量内部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42101641

  1. Convolutional-Neural-Networks:卷积神经网络（CNN）使用Keras顺序API对CIFAR图像进行分类-源码

  2. 图像分类（卷积神经网络） 使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类以使用Keras顺序API对CIFAR图像进行分类 附带的Pdf资源来自SHAPEAI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42101720

  1. DSC卷积神经网络代码沿着ONL01-DTSC-PT-052620-源码

  2. 卷积神经网络-Codealong 介绍 在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。） 目标 你将能够： 使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像 解释为什么训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：360710144
    • 提供者：weixin_42097533

  1. cartoon-photo-classifier：卡通照片分类器：两个基于Tensorflow-Keras的比较深度学习卷积神经网络（CNN），可预测图像是卡通还是照片-源码

  2. 卡通照片分类器 两个基于Tensorflow-Keras的比较深度学习卷积神经网络（CNN），可预测图像是卡通还是照片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42138139

  1. 图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。 使用TensorFlow Framework和Keras库实现了CNN。 在Google Colab上以60,000张图像训练模型-源码

  2. 图像分类-卷积神经网络：使用MNIST时尚数据集，构建了卷积神经网络将图像分类为10个类别之一。 使用TensorFlow Framework和Keras库实现了CNN。 在Google Colab上以60,000张图像训练模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_42113456

  1. 用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络-源码

  2. 用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络 使用CNN进行CIFAR-10图像分类 CIFAR-10数据集包含来自10类的32x32彩色图像：飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车： 1.准备数据 我们需要将输入标准化，例如：$$ x_ {norm} = \ frac {x} {255}-0.5 $$ 我们需要将类标签转换为一键编码的向量。 使用keras.utils.to_categorical 。 2.定义要用来训练模型的架构 3.训练模型 该模型训练了10个时期 4. ##评

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42109125

  1. ecg-classification-keras-cnn：使用卷积神经网络进行ECG信号分类以保护隐私的机器学习-源码

  2. 具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现 该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的研究中使用它，请引用此代码。 ARTICLE{Firouzi2020, author={F. {Firouzi} and B. {Farahani} and M. {Barzegari} and M. {Daneshmand}}, journal={IEEE Internet of Thi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_42100188

  1. CNN-COVID-19-使用胸部CT扫描分类：基于卷积神经网络的胸部CT扫描的COVID-19分类-源码

  2. 请通过创建新期刊或通过电子邮件为我留下反馈！ 如果您喜欢其中的内容，请为该存储库加注星标！ CNN-COVID-19-使用胸部CT扫描分类 卷积神经网络基于胸部CT扫描的COVID-19分类 描述 此仓库中有两个Jupyter笔记本（在notebooks文件夹中）。 1-卷积神经网络简介 本笔记本向不熟悉该领域的人介绍了深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。 我说明了DNN中的关键组件，CNN的动机以及使CNN强大用于图像分类的功能。 基于2 COVID-19分类的CT扫描 本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：143654912
    • 提供者：weixin_42115513

  1. cnn-human-emotion-classification：该项目使用在https：kdef.se上找到的面部图像数据集KDEF来训练和测试卷积神经网络来预测人类情感-源码

  2. CNN图像情感分类 该项目使用在上找到的面部图像数据集KDEF来训练和测试卷积神经网络以预测人的情绪。 该项目使用Tensorflow，Keras和Python Pickle。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_42131424

  1. arl-eegmodels：这是陆军研究实验室（ARL）EEGModels项目：使用Keras和Tensorflow进行脑电信号分类的卷积神经网络（CNN）模型的集合-源码

  2. 介绍 这是陆军研究实验室（ARL）EEGModels项目：用Keras和Tensorflow编写的用于EEG信号处理和分类的卷积神经网络（CNN）模型的集合。 该项目的目的是 提供一组经过验证的CNN模型用于脑电信号处理和分类 促进可重复的研究，并 使其他研究人员可以在其数据上尽可能轻松地使用和比较这些模型 要求 Python == 3.7或3.8 tensorflow == 2.X（已验证适用于2.0-2.3，适用于CPU和GPU） 要运行EEG / MEG ERP分类示例脚本，您还需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_42134338

  1. NeuralNetworkPostProcessing：带卷积神经网络的Unity后处理-源码

  2. 神经网络后处理 使用卷积神经网络进行Unity的后处理。 使用pix2pix / GAN训练的CNN模型，快速的神经样式传递您可以离线创建样式并使用自己的数据训练网络，从而制作出NNPP！ 带有pix2pix或快速样式转移的培训师 Keras模型和Unity重量说明 受过快速神经风格转换训练： 这是运行时和培训的源代码。 预训练模型在AssetStore上 如何运行： 打开场景场景并运行！ 需求 Unity 2018.2+ 支持计算着色器（DX11 +，Vulkan，Metal） 参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42131890

  1. tflite-speech-recognition：用于训练卷积神经网络以对单词进行分类并将模型使用TensorFlow Lite部署到Raspberry Pi的演示-源码

  2. TensorFlow Lite语音识别演示 该项目演示了如何使用TensorFlow和Keras训练卷积神经网络（CNN）来识别唤醒词“停止”等。 此外，它还包含另一个Python示例，该示例使用TensorFlow Lite在经过训练的模型上进行推理，以识别Raspberry Pi上的口头单词“停止”。 可以在以下位置找到说明这些程序如何工作以及如何使用它们的完整文章： 以下是随附的视频，解释了如何使用TensorFlow训练和部署语音识别模型： 先决条件 您将需要在台式机或笔记本电脑上安装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_42131352

  1. italian_fingerspelling_recognition：数据集+卷积神经网络，用于识别意大利手语（LIS）手指的拼写手势-源码

  2. italian_fingerspelling_recognition 数据集+卷积神经网络，用于识别意大利手语（LIS）的手指拼写手势。 CNN与Keras一起用于识别LIS（22类）中的字母。 有关更多信息，请参见documentation.pdf 资料夹结构 数据集\ ...... dataset1 \用于训练的数据集......数据集2 \用于训练的数据集......数据集3 \用于训练的数据集...... dataset1-signer-independent-test \用于测试的数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：weixin_42134168
« 12 3 4 5 »