deep learning on tensorflow

最新推荐文章于 2024-08-07 21:22:44 发布
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博客提及在TensorFlow上进行深度学习相关内容。TensorFlow是重要的深度学习框架，深度学习是热门技术领域，二者结合可开展各类模型训练与应用。
deep learning on tensorflow
DeepLearning With Tensorflow : Deep Mnist and Tensorboard
沈春旭的博客
06-01 1037
1. introductionIn this blog, I want firstly to learn some basic functions in tensor flow frame and then to design a convolution network to address one classical problem - mnist recognition. Meanwhile ...
Deep Learning with TensorFlow: Explore neural networks with Python 免积分下载
chongyuwan4121的博客
01-06 152
Deep Learning with TensorFlow: Explore neural networks with Python 深入学习是继机器学习之后的一步，有了更先进的实现。机器学习不再只供学者使用，而是通过广泛采用而成为主流做法。作为数据科学家，如果你想探索数据抽象层，这本...
Image Completion with Deep Learning in TensorFlow【DCGAN，图像补全】
mmc2015的专栏
09-13 3660
写的不错，直接拿来了。 http://bamos.github.io/2016/08/09/deep-completion/#so-how-can-we-complete-images IntroductionStep 1: Interpreting images as samples from a probability distribution How
Deep Learning on Image Denosing: An Overview
芒果干的博客
11-10 1946
本文目录Deep Learning on Image Denosing: An OverviewAbstract1 Introduction2 Fundamental frameworks of deep learning methods for image denoising2.1 Machine learning methods for image denoising2.2 Neural networks for image denoising2.3 CNNs for image denoising2.
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
weixin_60335028的博客
08-07 1794
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation阅读笔记
【Deep Learning】Tensorflow实现线性回归
医疗影像检索
04-20 258
# -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2018年4月20日 @author: user ''' import tensorflow as tf import numpy rng = numpy.random # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 2000 display_step = 50...
【Deep Learning】Tensorflow实现逻辑回归
医疗影像检索
04-20 379
# -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2018年4月20日 @author: user ''' import tensorflow as tf # Import MINST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data
Deep Learning-TensorFlow (11) CNN卷积神经网络_解读 VGGNet
DiamonJoy
04-13 7441
VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。
Deep Learning-TensorFlow (3) CNN卷积神经网络_AlexNet前瞻
DiamonJoy
03-20 2618
实习面试的时候，被问到有关深度学习和 AlexNet 的问题，答得并不是很好... 在此记录一些学习内容，相互学习提高。
Pro Deep Learning with TensorFlow
12-14
In summary, Pro Deep Learning with TensorFlow provides practical, hands-on expertise so you can learn deep learning from scratch and deploy meaningful deep-learning solutions. This book will allow ...
Hands-On Deep Learning with TensorFlow 随书代码
08-05
Hands-On Deep Learning with TensorFlow Dan Van Boxel July 2017 This book is your guide to exploring the possibilities in the field of deep learning, making use of Google's TensorFlow. You will learn ...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Phase unwrapping based on deep learning code
10-22
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss={'output': 'mse', 'aux_output': gradient_loss}, # 多损失组合 metrics=['mae'] ) ``` --- ### 三、核心算法原理 相位展开的数学本质是求解...
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