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  1. c++复现theano卷积神经网络的前向计算过程

  2. 通过theano的cnn训练神经网络,将最终稳定的网络权值保存下来。c++实现cnn的前向计算过程,读取theano的权值,复现theano的测试结果 本人最终的成果是: 1、卷积神经网络的前向计算过程 2、mlp网络的前向与后向计算,也就是可以用来训练样本
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-01-09
    • 文件大小:463872
    • 提供者:qiaofangjie
  1. OverFeat-14

  2. CNN训练好的框架OverFeat,可以直接用来对数据库提取特征
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-11-18
    • 文件大小:37748736
    • 提供者:u013076995
  1. CNN卷积神经网络介绍

  2. Review (回顾BP神经网络) •Why (为什么需要CNN) •What (什么是CNN) •How (怎么训练CNN) •Present (目前发展) •Prospect (研究方向)
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-05-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:ditspeed
  1. PPT for Caffe Learning

  2. 利用Caffe实现CNN训练与测试的教程,Caffe软件作者Y. Jia的讲课教程。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2015-07-07
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:yang123jx
  1. CNN 卷积神经网络 知网论文

  2. 有关卷积神经网络,在训练方面的论文。都是我自己在知网上下载的,都是一些硕士论文,对于想要了解卷积神经网络是如何训练与识别方面的理论知识比较有用,希望能帮到初学卷积神经网络的人。这些都是CAJ文档哦,打开要下载CAJ工具。
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2015-10-23
    • 文件大小:59768832
    • 提供者:wangyu088
  1. MatLab-CNN-车牌字符识别

  2. 在lenet5基础上修改;增加收集图片功能 字符 A的相关图片 字符B的 先关图片.... ,调用训练函数;本程序已经训练好的可以直接对图片进行测试
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-06-02
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:sunjunlishi
  1. CNN学习代码(Matlab版本)

  2. 单步运行run_cnn_example.m 理解神经网络学习过程中的训练与测试过程,尤其是cnnTrain.m中的前向、后向传播函数与权值更新函数。注意:将压缩包在matlab的工作路径下解压,然后运行run_cnn_example.m即可。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-04-29
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:u011582757
  1. cnn网络验证码识别训练模型

  2. 自定义cnn网络训练的验证码识别模型
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-05-25
    • 文件大小:78643200
    • 提供者:jsond
  1. 基于CNN的手写数字识别

  2. 基于卷积神经网络CNN的手写数字识别,支持训练与测试
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-07-10
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:hao920293897
  1. caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项

  2. caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项,介绍了两种框架
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-04
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:qq71413
  1. 基于CNN训练demo

  2. 基于TensorFlow搭建的mnist,包含训练,测试,模型保存以及模型恢复代码;train.py是训练以及模型保存的demo;testLoadModel.py:自定义图,然后恢复数据;loadGraghDemo.py恢复图和数据;MINST_data文件夹是训练数据;mnist模型保存的路径
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-11
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:hl2015222050145
  1. 在tensorflow上用cnn训练cifar10数据集

  2. 在cpu上用resnet训练cifar10数据集,利用tensorflow平台。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-18
    • 文件大小:136192
    • 提供者:weixin_42237151
  1. CNN训练数据-手写体MATLAB mnist_uint8.mat

  2. CNN训练数据-手写体MATLAB mnist_uint8.mat.的二进制格式的mnist数据集转化成了.mat的格式 但是官网下载的.mat格式的均为 6000×784,60000×10,10000×784,10000×10
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-23
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:u013412778
  1. Tensor CNN训练的花的模型

  2. 用于Tensor CNN训练的花的数据集和已经训练好模型的压缩包
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-04-03
    • 文件大小:228589568
    • 提供者:z345436330
  1. CNN训练数据_文本分类数据

  2. 本节资料是练习CNN 文本分类的数据,数据有是10类别,模型采用两层的神经网络。数据包含了测试集,训练集和验证集,并且代码讲解很详细,是联系CNN卷积网络实现的好数据。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-15
    • 文件大小:74448896
    • 提供者:weixin_41956783
  1. 详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

  2. 利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积、池化层等参数、网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): for pic in os.listdir(filename+train_class): clas
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:79872
    • 提供者:weixin_38664556
  1. Mask R-CNN

  2. 一、前言 本文提出了一个概念上简单且灵活通用的目标分割框架——Mask R-CNN Mask R-CNN能有效地检测图像中的目标,同时能为每个实例生成高质量的分割掩码 Mask R-CNN训练简单,相对于Faster R-CNN,只需增加一个较小的开销,运行速度可达5 FPS,且很容易推广到其他任务中 二、模型与方法 2.1 设计思路 由于Fast/Faster R-CNN和FCN的出现,使得目标检测和语义分割的效果在短时间得到了很大改善 目标分割它需要正确检测图像中的所有目标,同时也要精确地分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:504832
    • 提供者:weixin_38719635
  1. FixCaffe:使用定点Caffe进行低精度算术运算的CNN训练

  2. FixCaffe:使用定点Caffe进行低精度算术运算的CNN训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:547840
    • 提供者:weixin_38587130
  1. Fluorocode:用于1D轮廓和CNN训练的Fluorocode模拟-源码

  2. Fluorocode:用于1D轮廓和CNN训练的Fluorocode模拟
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42100129
  1. 基于CNN神经网络的人脸识别

  2. 平台环境是基于Python + TensorFlow下的CNN训练,CNN全称卷积神经网络是当前图像处理最常用的方法之一。 首先准备自己的正面照片100张,使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器,把100张照片中的人脸按照长宽64*64提取出来 input_dir = './origin' #100张原始照片 output_dir = './out' #提取人脸的照片 size = 64 # 提取照片大小 #使用dlib自带的frontal_f
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:278528
    • 提供者:weixin_38736652
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