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飞桨实现卷积神经网络手写数字识别.ipynb
飞桨实现卷积神经网络手写数字识别.ipynb
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人工智能
深度学习
手写数字
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使用飞桨实现手写数字识别
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基于matlab的卷积神经网络实现手写数字识别
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卷积神经网络实现手写数字识别(纯numpy实现)--python手撕卷积神经网络代码
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纯手写卷积神经网络,未使用任何神经网络框架,使用numpy纯手写卷积神经网络,研究此代码可充分搞懂卷积神经网络原理,本人也是通过此代码亲自走过来的。代码简单。 适用人群:适用于有意愿彻底搞懂卷积神经网络底层原理的同学,适合做该领域研究的学者,较易上手。 阅读建议:对于想学习python的同学,可通过此小项目一边研习python代码语法,一边学习卷积神经网络算法,可以很快入门python,并掌握基础
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Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统,经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别,完成多分类问题,搭建神经网络,并且完成模型的训练以及性能评估,可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可
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利用PyTorch搭建生成对抗网络生成手写数字图像,可参考文章:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121604572
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Matlab+简单卷积神经+手写数字识别.zip
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使用Matlab软件,运用简单卷积神经网络实现手写数字识别。
手写数字识别(卷积神经网络)
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此资源用keras和tensorflow编写,python代码。资源库无需准备,准确度能达到0.98。
卷积神经网络实现手写数字识别代码
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神经网络实现识别手写数字代码
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YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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