[深度学习] BSD68,BSD100.rar

说明：深度学习、数字图像处理常用数据集BSD68，BSD100,分别为68张灰度图，大小不一；100张彩色图像，大小不一。
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[深度学习] FIT_V1_master.zip

说明：采用fitnet函数拟合神经网络计算的算例，帮助大家更好理解fitnet网络结构和计算流程，构建一层5个神经元隐含层，和一个输出元，并用view函数绘制神经网络结构，加深对fitnet函数的了解和应用。
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[深度学习] yolov3-tiny.conv.15.zip

说明：yolov3-tiny.conv.15预训练模型下载，/darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15
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[深度学习] facenet.pth

说明：facenet 模型用于体态识别技术，识别人体的姿势和动做，可以识别多个人的动作和姿势 ，使用的数据集是面部识别
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[深度学习] darknet53.conv.74.zip下载

说明：yolov3目标检测模型的预训练权重darknet53.conv.74下载，下载下来后放到相应的文件夹中即可顺利加载预训练模型
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 cws

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 ner.zip

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 parser

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 pos

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 pisrl

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] GAN--提升GAN训练的技巧汇总.docx

说明：GAN模型相比较于其他网络一直受困于三个问题的掣肘： 1. 不收敛；模型训练不稳定，收敛的慢，甚至不收敛； 2. mode collapse; 生成器产生的结果模式较为单一； 3. 训练缓慢；出现这个原因大多是发生了梯度消失的问题； 本文主要以下几个方面入手，聚焦于解决以上三个问题的一些技巧：
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[深度学习] maogoushibie.zip

说明：猫狗识别分类是继手写数字识别后进行的第二次实验，这个实验通过kaggle上的的cat-dog数据集，对其中的训练数据和测试数据，先要进行手工分类，然后尝试使用cnn网络进行学习和训练最终得到一个良好的准确率之后，把模型保存下来使用不同的猫狗的图像进一步测试是否能够运用到实践中来。
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