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深度神經網絡

  • AI技術深度學習公開課:自動駕駛汽車.pdf

    AI技術深度學習公開課:自動駕駛汽車.pdf

    標簽: ai 深度學習 自動駕駛

    上傳時間: 2021-11-15

    上傳用戶:1208020161

  • 深度神經網絡的關鍵技術及其在自動駕駛領域的應用

    深度神經網絡的關鍵技術及其在自動駕駛領域的應用,很不錯的科普文章。

    標簽: 深度神經網絡 自動駕駛

    上傳時間: 2021-11-21

    上傳用戶:jiabin

  • 案例-LTE深度覆蓋創新方法(推薦)簡介

    該文檔為案例-LTE深度覆蓋創新方法(推薦)簡介文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: lte

    上傳時間: 2021-11-26

    上傳用戶:XuVshu

  • 半導體行業深度報告IGBT功率半導體研究框架

    該文檔為半導體行業深度報告IGBT功率半導體研究框架概述文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: 半導體 igbt

    上傳時間: 2021-12-17

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  • 基于Flash技術的動畫設計實現—-模擬神舟六號的發射過程制作

    基于Flash技術的動畫設計實現—-模擬神舟六號的發射過程制作這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!

    標簽: flash

    上傳時間: 2021-12-27

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  • 第8章人工神經網絡與深度學習(科學版)

    該文檔為第8章人工神經網絡與深度學習(科學版)概述文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: 人工神經網絡

    上傳時間: 2022-01-06

    上傳用戶:20125101110

  • 最新C語言深度解剖

    最新C語言深度解剖,最新C語言深度解剖

    標簽: C語言

    上傳時間: 2022-01-18

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  • 基于神念TGAM的腦波燈電路設計方案(電路圖+設計軟件)

    基于神念TGAM的腦波燈電路設計方案(電路圖+設計軟件)

    標簽: tgam

    上傳時間: 2022-01-23

    上傳用戶:qdxqdxqdxqdx

  • AI學習深度學習代碼

    AI學習代碼,深度學習demo,包含常用算法,邏輯回歸等

    標簽: AI 深度學習

    上傳時間: 2022-01-27

    上傳用戶:默默

  • 《Python深度學習》2018中文版+源代碼

    這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書,非常好,適合入門學習?!秔ython深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Franc?ois Chollet)執筆,詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐,包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例,步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼,代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾:代碼的解釋和注釋是全英文的,即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為,這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼,本人參照書本,對全部代碼做了中文解釋和注釋,并下載了代碼所需要的一些數據集(尤其是“貓狗大戰”數據集),并對其中一些圖像進行了本地化,代碼全部測試通過。(請按照文件順序運行,代碼前后有部分關聯)。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點,代碼目錄:2.1: A first look at a neural network( 初識神經網絡)3.5: Classifying movie reviews(電影評論分類:二分類問題)3.6: Classifying newswires(新聞分類:多分類問題 )3.7: Predicting house prices(預測房價:回歸問題)4.4: Underfitting and overfitting( 過擬合與欠擬合)5.1: Introduction to convnets(卷積神經網絡簡介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型數據集上從頭開始訓練一個卷積網絡)5.3: Using a pre-trained convnet(使用預訓練的卷積神經網絡)5.4: Visualizing what convnets learn(卷積神經網絡的可視化)

    標簽: python 深度學習

    上傳時間: 2022-01-30

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