[深度学习] models-1.12.0.zip

说明：models-1.12.0.zip,2020/05/04版本，由于github上下载慢，所以上传一下。
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[深度学习] MTCNN人脸侦测项目代码-pytorch

说明：MTCNN人脸侦测项目代码，数据是Celeba 要自己下载（也可以用其他人脸数据集，根据不同数据集调整代码）。
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[深度学习] mnist_recognize_4.py

说明：本文博客使用的代码，其中使用了核心正则化去过拟合，因此能够得到更好的模型，tensorflow版本为2.0.0
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[深度学习] mnist_recognize_5.py

说明：本文博客使用的代码，将sgd优化器改成了adm优化器以提高准确率，一般来说adm优化器更好用，tensorflow版本为2.0.0
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[深度学习] mnist_CNN.py

说明：本文使用的CNN，keras编写，识别mnist手写图片，tensorflow版本为2.0.0，有需要的朋友自取
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[深度学习] CNN卷积神经网络TensorFlow代码

说明：CNN卷积神经网络tensorflow代码，使用MNIST数据集，安装好python和TensorFlow可直接运行
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[深度学习] cascade_rcnn_dconv_c3-c5_r50_fpn_1x_20190125-dfa53166.pth

说明：cascade_rcnn_dconv_c3-c5_r50_fpn_1x_20190125-dfa53166.pth深度学习公开模型文件。使用coco数据集训练。
<m0_38036635> 上传 | 大小：267mb

[深度学习] mnist_RNN.py

说明：使用RNN对mnist手写图片数据集进行识别，虽然效果不如CNN，但是也是对RNN的一种练习，有需要的朋友可以用
<liyihao17> 上传 | 大小：1kb

[深度学习] softmax regression.ipynb

说明：能够识别图片中的手写数字的机器学习模型，是来自深度学习之tensoflow入门、原理与进阶实战该书的第五章实例，其中有我改动过的，该资源无误，可执行
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[深度学习] 基于卷积神经网络的图片数字识别系统设计与实现.caj

说明：传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题，共分为两个方面图像识别 和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结，选取了以 Python 语言的 PTL 库作为图像识别的基本架构，其基本思路为讲图片预处理，包括图像分割、字符提取等。 字符识别本质为一个模式匹配问题，采用神经网络具有较好准确度，但是神经网络 具有训练时间长，容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题，采用以卷积神经网络， 以卷积作为度量标准，进一步提升神经网络的反馈性能。 论文以 LeNet5 为卷积神经网络的基本工具
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[深度学习] 课时3 开发环境安装-1.mp4

说明：开发环境配置的视频， 详细的介绍了如何安装cuda，cudnn以及要注意的事项 通过视频可以更加有效的了解安装过程
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[深度学习] yolo3网络基于tensorflow1.x实现

说明：对yolo3的代码数据预处理部分作了一些优化，使结构更为清晰更易使用。这个新的版本并没有对核心代码做任何的修改，而是删除了重复文件和对数据预处理部分作了一些优化。
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