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搜索资源列表

  1. 最简单的利用tensorflow实现卷积神经网络分类任务（ubuntu windows都适用）提供代码

  2. 下载可用， 最简单的 tensorflow图像分类实现，适用入门深度学习tensorflow，可快速入门

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-23
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qq_34654240

  1. 卷积神经网络实现图像分类

  2. tensorflow python cpu window 自己输入样本训练神经网络，测试，实现猫和狗两类动物的分类！！可用于学习！！样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：148897792
    • 提供者：snowy_susu

  1. Tensorflow 1.5.0 的学习笔记（资料整理） 适合初学者入门（400多页的内容笔记），内容详细

  2. Tensorflow 1.5.0 的学习笔记（资料整理） 适合初学者入门（PDF幻灯片形式，400多页幻灯片），是最近一段时间的Tensorflow的学习笔记（实验环境为Mac OS10.13.2）。内容包含了： 1.Tensorflow简介，2.Python数值计算知识，3.TensorFlow环境部署，4.TensorFlow基本使用 （概述）， 5. TensorFlow 基本语法，6.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程（包含MNIST 数据下载与说明），7.面向机器学习专家的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-02-04
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：wuxinxing1981

  1. TensorFlow入门：使用卷积网络模型实现手势识别

  2. tensorflow框架下构建训练一个简单的3层卷积神经网络实现分类问题

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-24
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：doctorcuilab

  1. Python-TensorFlow101一个简单的使用TensorFlow实现卷积神经网络

  2. TensorFlow101：一个简单的使用TensorFlow实现卷积神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：210944
    • 提供者：weixin_39840387

  1. tensorflow实现简单CNN.py

  2. 本代码参考《TensorFlow实战》这本书，用TensorFlow实现简单的卷积神经网络，是为了加深对卷积神经网络的理解，并对TensorFlow的训练。本算法在识别手写数字上达到了98%的准确率。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_46656964

  1. tensorflow实现简单的卷积网络

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积网络，使用的数据集是MNIST，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：59392
    • 提供者：weixin_38609732

  1. tensorflow实现简单的卷积神经网络

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积神经网络，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：75776
    • 提供者：weixin_38621441

  1. TensorFlow实现简单卷积神经网络

  2. 主要为大家详细介绍了TensorFlow实现简单卷积神经网络，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：80896
    • 提供者：weixin_38717031

  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实现简单的卷积网络

  2. 使用tensorflow实现一个简单的卷积神经，使用的数据集是MNIST，本节将使用两个卷积层加一个全连接层，构建一个简单有代表性的卷积网络。 代码是按照书上的敲的，第一步就是导入数据库，设置节点的初始值，Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2维卷积，参数x是输入，W是卷积的参数，比如【5,5,1,32】，前面两个数字代表卷积核的尺寸，第三个数字代表有几个通道，比如灰度图是1，彩色图是3.最后一个代表卷积的数量，总的实现代码如下： from tensorflow.examples

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38741317

  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. Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别

  2. 这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 处理数据 设计神经网络 进行训练测试 1. 数据处理 将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。 第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回 将第一步处理好的图片 和label 数组 转化为 tensorflow 能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38553466

  1. Tensorflow卷积神经网络

  2. 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,在计算机视觉等领域被广泛应用.本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例.关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现.卷积是图像处理中一种基本方法.卷积核是一个f*f的矩阵.通常n取奇数,使得卷积核有中心点.对图像中每个点取以其为中心的f阶方阵,将该方阵中各值与卷积核中对应位置的值相乘,并用它们的和作为结果矩阵中对应点的值.1*1+1*0+

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：572416
    • 提供者：weixin_38645133

  1. mathAI：一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。这是一个数学表达识别项目-源码

  2. 数学AI 输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。请查看系统文档说明来运行程序。注意，这是一个半开源的项目，目前上传的版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式（如果想要识别更复杂的表达式，可以参考数学公式识别的论文）。可以参考的代码是前面的字符识别部分以及整个算法处理框架。 整个程序使用python实现，具体处理流程包括图像预处理，字符识别，数学公式识别，数学公式语义理解，结果输出。 我在TensorFlow上实现了一个lenet5的卷积神经网络识别数学字符，训练使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：104857600
    • 提供者：weixin_42172572

  1. yolov4-deepsort：使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪-源码

  2. yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建高度准确的对象跟踪器。 对象跟踪器演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：weixin_42169674

  1. VDCNN：用于文本分类的超深度卷积神经网络的实现-源码

  2. 直流神经网络 Conneau提出的用于文本分类的超深度卷积神经网络的Tensorflow实现。 现在已使用Tensorflow 2和tf.keras支持正确重新实现了VDCNN的体系结构。 根据实施一个简单的培训界面。 随意贡献其他实用程序，例如TensorBoard支持。 旁注，如果您是NLP文本分类的新手： 请检出新的SOTA NLP方法，例如或 。 检出以获得更好的动态绘图和数据集对象支持。 当前的VDCNN实现也非常容易移植到PyTorch上。 先决条件 Python3 Te

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42156940

  1. Tensorflow卷积神经网络

  2. 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,在计算机视觉等领域被广泛应用.本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例.关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现.卷积是图像处理中一种基本方法.卷积核是一个f*f的矩阵.通常n取奇数,使得卷积核有中心点.对图像中每个点取以其为中心的f阶方阵,将该方阵中各值与卷积核中对应位置的值相乘,并用它们的和作为结果矩阵中对应点的值.1*1+1*0+

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：556032
    • 提供者：weixin_38732425

  1. TensorFlow实现简单卷积神经网络

  2. 本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。 先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=Tru

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38528517

  1. 使用Tensorflow实现可视化中间层和卷积层

  2. 为了查看网络训练的效果或者便于调参、更改结构等，我们常常将训练网络过程中的loss、accurcy等参数。 除此之外，有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容，这可以帮助我们思考CNN的内在机制、调整网络结构或者把这些可视化内容贴在论文当中辅助说明训练的效果等。 中间层和卷积核的可视化有多种方法，整理如下： 1. 以矩阵（matrix）格式手动输出图像： 用简单的LeNet网络训练MNIST数据集作为示例： x = tf.placeholder(tf.float32,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38718415
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