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人工智能下载,深度学习下载列表 第1455页

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[深度学习] 深度学习汽车目标检测matlab2017

说明: 目前流行的深度学习,matlab实现 汽车目标检测,需要matlab版本2017
<cheng6767> 在 上传 | 大小:3072

[深度学习] DeepLearning.ai课程作业

说明: 吴恩达的DeepLearning.ai课程学习Jupyter Notebook作业。Coursera上DeepLearning.ai课程的Jupyter Notebook的练习题和资源共享
<chneyuyi94> 在 上传 | 大小:182452224

[深度学习] tensorflow语音识别完整代码

说明: 完整的tensorflow语音识别代码,亲测可用,从训练到识别
<qq_34493665> 在 上传 | 大小:66560

[深度学习] LabelImg for Mac

说明: LabelImg的Mac版,里面含有安装说明,用于图片标记等算法。
<u012515223> 在 上传 | 大小:16777216

[深度学习] Tensorflow-master-官方文档

说明: Tensorflow-master 下载地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow TensorBoar-master :https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/master/README.md TensorFlow - models : https://github.com/tensorflow/models
<qq_34638161> 在 上传 | 大小:25165824

[深度学习] deep_learning_in_computer_vision

说明: deep_learning_in_computer_vision. pdf 是ppt 简单易懂,里面包含的信息量很多
<fangguanping> 在 上传 | 大小:14680064

[深度学习] 图像处理与计算机视觉算法及应用(内容不全请选择下载)

说明: 图像处理与计算机视觉算法及应用 内容包括:边缘检测技术,数码形态学,灰阶分割,图像细化,图像还原等等
<sinat_36192944> 在 上传 | 大小:17825792

[深度学习] Faster RCNN源代码

说明: 基于python的faster rcnn源代码,包含训练和测试文件,可以修改应用到自己的工程中,不错的参考资料
<qq_29462849> 在 上传 | 大小:691200

[深度学习] Deep Learning using Linear Support Vector Machines实现

说明: Deep Learning using Linear Support Vector Machines的简单实现代码
<bill_zhang5> 在 上传 | 大小:67108864

[深度学习] 构建多层神经网络

说明: The categorical distribution (figure 3.3) is a discrete distribution that determines the probability of observing one of K possible outcomes. Hence, the Bernoulli distribution is a special case of the categorical distribution when there are only two
<wang959512421> 在 上传 | 大小:19456

[深度学习] 神经网络结构优化算法

说明: Abstract— Training neural networks is a complex task of great importance in the supervised learning field of research. We intend to show the superiority (time performance and quality of solution) of the new metaheuristic bat algorithm (BA) over othe
<orange_258312241> 在 上传 | 大小:693248

[深度学习] 粒子群优化算法训练神经网络

说明: This add-in to the PSO Research toolbox (Evers 2009) aims to allow an artificial neural network (ANN or simply NN) to be trained using the Particle Swarm Optimization (PSO) technique (Kennedy, Eberhart et al. 2001). This add-in acts like a bridge or
<orange_258312241> 在 上传 | 大小:360448
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