用CNN分类Mnist http://www.bubuko.com/infodetail-777299.html /DeepLearning Tutorials/keras_usage 提取出来的特征训练SVMhttp://www.bubuko.com/infodetail-792731.html ./dive_into _keras
自己动手写demo实现
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# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网络要求的数据形状 keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), # 定义隐藏层，128个神经元的网络层 ker…
tf的session #-*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/12/21 14:56 # @Author : Z # @Email : S # @File : 1.1session.py #session import tensorflow as tf matrix1=tf.constant([[3,3]]) #1*2列 …
引言 今天为大家带来社区作者的精选推荐《Tensorfow 2 实战之从零开始构建 YOLOv3 目标检测网络》。想知道如何正确使用 Tensorflow 2 实现 YOLOv3 算法？CSDN 认证博客专家 @ZONG_XP 为你带来专业讲解，手把手教你搭建目标检测网络！ 网上虽然有很多利用 TensorFlow 实现 YOLOv3 的代码和文章，但感觉讲…
import numpyimport tensorflow as tf #自己创建的数据x_data = numpy.random.rand(100).astype(numpy.float32)#创建具有100个元素的数组y_data = x_data*0.1+0.3#具有自动遍历的功能 ##设置神经网络的结构###Weights = tf.Variab…
本文作者：李杰 TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。 一、初识op 1.1 op定义 op代表计算图中的节…
这段时间在做表格还原的工作，属于版面分析的一个模块。目前已经能做到截图/扫描/拍照表格图像检测，表格信息提取和html写入。可以多平台使用，不需要微软的接口。但在结合ocr的文本检测和文本识别确定表格内容的过程中，只通过单元格坐标和文本检测的坐标设定规则去判定文本是否属于该单元格具有较大的风险。一是极大依赖文本检测和表格坐标提取的准确度，二是，表格框和文本检…
1 为什么随机梯度下降法能work？ https://www.zhihu.com/question/27012077中回答者李文哲的解释 2 随机梯度下降法的好处？ （1）加快训练速度（2）噪音可以使得跳出局部最优 3 权衡方差和偏差： 偏差反映的是模型的准确度（对训练数据的吻合程度），方差则反映模型的稳定性（对测试数据的泛化能力）。模型越复杂，偏差…
摘要：本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具，可以实现快速的动画风格迁移。 本文分享自华为云社区《AnimeGANv2 照片动漫化：如何基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像？【秋招特训】》，作者：白鹿第一帅 。 前言 将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法，这是计算…
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