- 博客(8)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Python深度学习实例--CIFAR-10图像数据分类
CIFAR-10由60000张32*32的RGB图像组成，共有10类，分别是，飞机（0）、汽车（1）、鸟（2）、猫（3）、鹿（4）、狗（5）、青蛙（6）、马（7）、船（8）和卡车（9）。下图展示了CIFAR-10图像数据集。
2024-08-30 17:06:57
5648
原创 Python深度学习实例--利用循环神经网络进行温度预测（时间序列预测）
在本节的例子中，将使用一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中，每 10 分钟记录 14 个不同的量（比如气温、气压、湿度、风向等），其中包含多年的记录。原始数据可追溯到 2003 年，但本例仅使用 2009—2016 年的数据。这个数据集非常适合用来学习处理数值型时间序列。我们将会用这个数据集来构建模型，输入最近的一些数据（几天的数据点），可以预测 24 小时之后的气温。下载并解压数据。
2024-08-28 11:43:14
2646
1
原创 Python深度学习实例--使用预训练的卷积神经网络进行图像数据处理（猫狗分类）
Python深度学习实例--使用预训练的卷积神经网络进行图像数据处理（猫狗分类）
2023-02-15 22:48:27
2639
原创 Python深度学习实例--基于卷积神经网络的小型数据处理（猫狗分类）
Python深度学习实例--基于卷积神经网络的小型数据处理（猫狗分类）
2023-01-13 15:30:13
3984
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人