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《深度学习入门:基于Python的理论与实现》+代码 评分:
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清版+ 随书代码
上传时间:2018-12 大小:13.65MB
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深度学习入门代码 5-1 mnist数据集.py
2018-10-29深度学习入门代码,可以实现数据集的训练,确定参数,然后固定参数,完成训练
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深度学习入门代码
2018-05-03deep_dream_tensorflow An implement of google deep dream with tensorflow. Code can be found [here](https://github.com/hjptriplebee/deep_dream_tensorflow).Detailed description can be found [here](http://blog.csdn.net/accepthjp/article/details/77882814) Demo:
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尼尔森深度学习入门代码
2019-04-04尼尔森详细讲述了卷积神经网络,对神经网络有深刻的见解。是学习的好资料
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深度学习入门
2021-02-10本课程的目的是使学习者对现代神经网络及其在计算机视觉和自然语言理解中的应用有基本的了解。 本课程从线性模型的回顾和对优化深度神经网络至关重要的随机优化方法的讨论开始。 我们学习神经网络的所有流行构建模块,包括全连接层,卷积层和递归层,作为本课程的一部分。 我们还将使用这些构建块在TensorFlow和Keras框架中定义复杂的现代架构。 在本课程项目中,我们将为图像字幕的任务实现深度神经网络,从而解决为输入图像提供文本描述的问题。
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深度学习入门专栏的所有代码
2022-04-17深度学习入门专栏的所有代码
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【源代码】深度学习入门:基于Python的理论与实现.zip
2022-02-26【源代码】深度学习入门:基于Python的理论与实现.zip
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深度学习入门:基于Python的理论与实现源代码
2023-08-22鱼书源代码,为方便学习故上传,侵删。
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深度学习入门:基于Python的理论与实现的代码实现.zip
2024-02-10对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同...
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源代码深度学习入门:基于Python的理论与实现
2024-01-11鱼书上的代码,已做处理
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人工智能项目资料-深度学习入门:基于Python的理论与实现 鱼书 个人实现代码.zip
2024-02-02更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码,助您从理论走向实践,如果您已有一定基础,您可以基于这些源码进行修改和扩展,实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用...
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鱼书《深度学习入门基于python的理论与实现》代码
2023-05-06鱼书《深度学习入门基于python的理论与实现》代码
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基于Python的理论与实现(人工智能、深度学习)
2023-10-24深度学习入门:基于Python的理论与实现 pdf+代码
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Source code from the book 【深度学习入门-基于Python的理论与实现】+源代码+文档说明
2023-12-01# 深度学习入门 ## 文件结构 |文件夹名 |说明 | |:-- |:-- | |ch01 |第1章使用的源代码 | |ch02 |第2章使用的源代码 | |... |... | |ch08 |第8章使用的源代码 | |common |共同使用的源代码 | |dataset |数据集用...
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深度学习入门(基于python的理论与实现)Notes.zip
2024-02-11对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同...
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人工智能项目资料-《深度学习入门-基于Python的理论与实现》,包含源代码和高清PDF.zip
2024-02-07更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码,助您从理论走向实践,如果您已有一定基础,您可以基于这些源码进行修改和扩展,实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用...
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2021-09-30python语言基于paddlepaddle深度学习框架入门深度学习第5章:推荐系统实现
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2021-10-03python语言基于paddlepaddle深度学习框架入门深度学习第二章:深度学习实践应用:计算机视觉
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2021-10-02python语言基于paddlepaddle深度学习框架入门深度学习第四章:深度学习实践应用:自然语言处理
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第四章神经网络的学习算法——随机梯度下降numpy代码详解
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2021-10-01python语言基于paddlepaddle深度学习框架入门深度学习第二章:分析深度学习中模型框架结构以及每个部分的性质
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计算机等级考试总结二级python
2023-07-25这是《深度学习框架PyTorch:入门与实践》的对应代码,但是也可以作为一个独立的PyTorch入门指南和教程。 ## 更新说明 Working on migration to Pytorch 1.0, stay tuned! 当前版本的代码是基于pytorch 1.0.1, ...
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第三章神经网络——基于numpy的代码详解
2020-12-21本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章: 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库,本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和...
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matlab代码做游戏-awesome-rl:真棒
2021-05-21-基于Python的强化学习,人工智能和神经网络 -基于价值功能的强化学习和教育学习框架 -用于python强化学习中问题的机器学习框架 -基于Java的强化学习框架 -平台实施Q学习和其他RL算法 -贝叶斯强化学习库和工具包 -...
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2021-05-19matlab图像融合源码 欢迎访问 Last Update: 2020-08-15 NLP, Knowledge Graph Added 原始网页: 机器学习基本理论 基本术语与方法 ...因此下面很多算法是基于Python模块编写的机器学习代码。 深度学习与神经网络
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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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
2024-03-12YOLOv8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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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
2023-11-12这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
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社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
2023-03-16使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON