本书特色: 一.所有公式推导都有详细步骤,并解释每个符号。 二.注释每一行代码。 三. 程序皆为完整程序。本书一共82个代码应用案例,所有的代码都是可以从头到尾运行的完整程序,并附带真实运行结果。 四.一图胜千言。本书一共使用了约500张图片,在本书的创作过程中,大约有200个小时是花在画图以及思考如何画图上。 五.逻辑结构清晰,讲解细致。 本书介绍视频: 免费人工智能慕课平台AI MOOC AI MOOC是我自己创办的一个免费的人工智能慕课平台,网站地址为。以后我会在上面不断更新最新的人工智能课程。我的目标是让所有人都能有机会学习到最前沿最好的人工智能课程。 如果大家觉得我创作的内容不错,可以帮我多多宣传,感谢。 书籍和资料百度云下载地址 链接: 密码:xrt7 免费人工智能技术交流QQ群: 人工智能与深度学习:616043628 本书目录 前言 第1章 深度学习背景介绍  1.1
2022-04-09 20:06:21 171.88MB JupyterNotebook
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VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor
2022-04-08 11:57:36 74KB ens low ns
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30天吃掉那只 TensorFlow2.0
2022-04-06 19:43:43 64.93MB 机器学习
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基于TensorFlow2.2的 deeplabv3+ 源码。按readme操作即可跑通,十分方便。
2022-04-06 16:07:06 10.5MB 深度学习 图像处理
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tensorflow2最全补充dll,用于深度学习GPU训练,加载动态库
2022-04-06 16:07:00 879.96MB 深度学习 人工智能 GPU Python
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(66条消息) TensorFlow2.0 学习笔记(四):迁移学习(MobileNetV2)_种树最好的时间是10年前,其次是现在!!!-CSDN博客.url
2022-04-04 12:14:43 85B
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文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、下载数据集3、读取 json 文件4、载入图片5、载入模型6、获取图片特征6.1 删除重复的图片6.2 切片、分批6.3 将图片输入网络以获取特征7、文本 →\rightarrow→ 数字向量7.1 构建分词器7.2 构建数字向量7.3 将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立 tf.data 数据集10、编码器11、Bahdanau 注意力12、解码器13、设置超参数建立模型14、初始化优化器15、损失函数16、配置检查点17、梯度下降18、训练19、验证19.1 验证函数19.2 画注意力图19.3 随机测试验证集图片19.4 测试
2022-04-02 10:44:55 107KB ens fl flow
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本书是原书的第二版Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow-2E代码实现,最新的用tensorflow2.0来实现
2022-03-31 16:18:18 104.76MB 机器学习 scikitlearn tensorflow2.0
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1、使用tensorflow_datasets tensorflow_datasets是一个非常有用的库,其中包含了很多数据集,通过运行: tfds.list_builders() 可以查看其中包含的所有数据集。 导入需要的库 import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow_datasets as tfds 加载数据集 (raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.loa
2022-03-28 10:37:41 42KB ens fl flow
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文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型,并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear
2022-03-24 11:39:57 98KB ens low ns
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