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搜索资源列表

  1. 卷积神经网络

  2. 使用Anaconda环境下的Tensorflow框架，实现卷积神经网络搭建

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：linlin_d

  1. cnn卷积神经网络

  2. 利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类，代码采用python进行编写，并有详细的注释，且文件自带mnist数据集。用户需要搭建好tensorflow环境配合python即可运行。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-13
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：fayuanzhen2227

  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：11mb
    • 提供者：hl2015222050145

  1. tensorflow笔记

  2. 此为在mooc中看到的一个比较好的tensorflow学习资源笔记，有代码的讲解及搭建神经网络过程，代码链接会在“tensorflow笔记及代码”中给出

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-18
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：vmxhc1314

  1. 卷积神经网络CNN项目：Sign Language（手势语言识别）

  2. 这是一个相对简单但又十分吸引人的机器学习项目。 在 Python 中使用卷积神经网络构造模型，可以识别手势并将其转换为机器上的文本。 该项目存储库的作者用 Tensorflow 和 Keras 共同搭建了 CNN 模型，他特别详细地说明了他是怎么创建这个项目的，以及每一步是怎么进行的。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-02
    • 文件大小：174mb
    • 提供者：michael_zzl

  1. 基于tensorflow实现猫狗识别代码(CNN)

  2. 通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-17
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：jiangyingfeng

  1. Keras中文手册

  2. Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快 速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换 Keras适用的Python版

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：yanghefeng22

  1. Keras 下搭建 CNN 和RNN

  2. Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用它来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-23
    • 文件大小：188kb
    • 提供者：weixin_40255359

  1. mnist数据集、tensoflow实现手写图片识别代码

  2. 本资源是自己初学机器学习时，成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程，资源包括官方mnist数据集，自己手写的图片资源，用tensorflow框架搭建CNN，包括数据训练和测试过程。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-16
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42515907

  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：151mb
    • 提供者：weixin_43330397

  1. windows+TensorFlow+mask R-CNN

  2. 在windows平台搭建基于TensorFlow的图像分割环境，mask R-CNN。国内网上试错无数。血泪搭建总结。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-08
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：qq_31670899

  1. Python-用CNN识别验证码的实用教程

  2. 用CNN识别验证码的实用教程，从数据标定到搭建服务， tensorflow captcha recognization practical tutorial

  3. 所属分类：其它

  1. Keras搭建CNN识别MNIST

  2. 基于tensorflow框架的keras高级API搭建简单的CNN网络识别MNIST数据集，作为TensorFlow入门操作程序

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：blueskyxyt

  1. 0_cnn_Acc.zip

  2. 使用cnn分类mnist手写数据集，使用准确度进行评估，可以使用，本科毕设的代码，搭建TensorFlow即可使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-08
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：namanamana

  1. 用tensorflow搭建CNN的方法

  2. 本篇文章主要介绍了用tensorflow搭建CNN的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：weixin_38616033

  1. 用tensorflow搭建CNN的方法

  2. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，最后形成一个分类器 在 CNN 中有几个重要的概念： stride padding pooling stride，就是每跨多少步抽取信息。每一块抽取一部分信息，长宽就缩减，但是厚度增加。抽取的各个小块儿，再把它们合并起来，就变成一个压缩后的立方体。 padding，抽取的方式有两种，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_38733355

  1. 利用Tensorflow构建和训练自己的CNN来做简单的验证码识别方式

  2. Tensorflow是目前最流行的深度学习框架，我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器，本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN，怎样训练用于简单的验证码识别的分类器。本文假设你已经安装好了Tensorflow，了解过CNN的一些知识。 下面将分步介绍怎样获得训练数据，怎样使用tensorflow构建卷积神经网络，怎样训练，以及怎样测试训练出来的分类器 1. 准备训练样本 使用Python的库captcha来生成我们需要的训练样本，代码如下： import sys

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：384kb
    • 提供者：weixin_38543120

  1. Mask R-CNN项目环境配置| cuda+cudnn+Anaconda+tensorflow+keras--linux系统-附件资源

  2. Mask R-CNN项目环境配置| cuda+cudnn+Anaconda+tensorflow+keras--linux系统-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42183453

  1. 你一定想不到，实现一个AI自动化测试工具就这么简单！

  2. 闲鱼质量团队一直致力于交付高质量的app给用户，当前随着AI技术不断发展，TensorFlow大热，也给测试手段带来了更多种可能。不需要理解业务就能发现的bug主要有整体页面空白、部分控件显示异常和文本异常这几类。对于整体空白图片，发现它们的共同特征是比较明显：大面积空白或者中心区域报错，所以选择使用TensorFlow搭建的简单CNN模型来识别正常图片和异常图片。对于文本异常这类包含乱码的图片，则是用OCR+LSTM建立了一个简单的汉字识别模型来识别图片中的文本内容后判断是否存在乱码。训练以上

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：weixin_38614636

  1. 你一定想不到，实现一个AI自动化测试工具就这么简单！

  2. 闲鱼质量团队一直致力于交付高质量的app给用户，当前随着AI技术不断发展，TensorFlow大热，也给测试手段带来了更多种可能。 不需要理解业务就能发现的bug主要有整体页面空白、部分控件显示异常和文本异常这几类。对于整体空白图片，发现它们的共同特征是比较明显：大面积空白或者中心区域报错，所以选择使用TensorFlow搭建的简单CNN模型来识别正常图片和异常图片。对于文本异常这类包含乱码的图片，则是用OCR+LSTM建立了一个简单的汉字识别模型来识别图片中的文本内容后判断是否存在乱码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：weixin_38715094
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