TensorFlow深度学习

SequenceToSequence

SequenceToSequence 神经网络原理论文。采用LSTM神经网络

Python-RLSeq2Seq用于SequencetoSequence模型的深度强化学习

Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence Models

Python-使用PyTorchSequencetoSequence学习

这是一个完整的套件，用于训练PyTorch中的序列到序列模型。 它由几个模型和代码来训练和推断使用它们。

sequence to sequence

sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.

Sequence to Sequence模型理解

借鉴博客：几张图彻底搞定Seq2Seq Sequence to Sequence模型由两部分组成：Encoder和Decoder。在机器翻译过程中，假设要将汉语翻译成英语，首先，我们需要两个词典，一个是汉语的词语与数字（index）的一一对应的词典，另一个是英语单词与数字（index）的一一对应的词典，这样，就可以由词语得到数字，也可以由数字得到词语。 1.Encoder部分：对于输入的一句汉语，将其切割成汉语词语，通过查汉语词典得到词语对应的数字，将每个数字转换为一个固定长度的向量，作为循环神经网络RNN的输入，例如X1,X2,X3X_1,X_2,X_3X1​,X2​,X3​，先输入X1X

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数： tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float32,64 **filter：**指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] stri

深度学习使用卷积神经网络CNN及以tensorflow代码实现

这段代码中，我们导入必要的TensorFlow模块和CIFAR-10数据集，规范化像素值，并将类向量转换为二进制类矩阵。我们定义了一个学习率计划、数据增强和CNN模型，该模型由几个卷积层、批处理归一化、激活函数、最大池化、dropout和密集层组成。我们还定义了一个优化器，编译模型，并定义了学习率调度、提前停止和模型检查点的回调。最后，在测试集上对模型进行训练和评估。

针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别

针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别

tensorflow:人工智能之深度学习：基于tensorflow框架+ Keras API 实现对视频、图像、语音、文本进行处理

# 基于tensorflow1.7.0 + object detection API 实现视频识别、语言识别、文本识别功能   前言：在搭建环境的时候，如果采用源码安装，到处都是坑，估计2天时间都未必能弄好，   所以，建议尽量不采用源码安装。    一 、TensorFlow 环境搭建（为了保证本项目运行成功）请严格按照下面步骤按照 python3.5(3.5或以上 ,其中pip3 需要升级到 10.1) Protobuf 3.3 (官方说的2.6 在用protoc编译时出错 ) Python-tk Pillow 1.0 lxml tf Slim (which is included in the "tensorflow/models/research/" checkout) Jupyter notebook Matplotlib Tensorflow Cython cocoapi  

字符型图片验证码识别，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别.zip

本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减

Python-利用TensorFlow深度强化学习

在这个主题“Python-利用TensorFlow深度强化学习”中，我们将探讨如何利用TensorFlow实现深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）算法。深度强化学习是机器学习的一个分支，它结合了深度学习的表示学习...

Python-使用TensorFlow进行年龄和性别检测

总结来说，"Python-使用TensorFlow进行年龄和性别检测"项目涉及了深度学习中的许多关键步骤，包括数据预处理、模型构建、训练、评估和应用。通过理解和掌握这些概念，你可以创建一个能够准确预测人脸属性的系统，为...

Python-利用TensorFlow学习机器学习

本教程“Python-利用TensorFlow学习机器学习”旨在帮助初学者掌握如何使用Python和TensorFlow进行机器学习实践。 首先，了解Python基础是必要的，包括数据类型、控制结构、函数和类等概念。Python以其简洁的语法和...

Python-用TensorFlow实现的端到端自动语音识别系统

【Python-用TensorFlow实现的端到端自动语音识别系统】 自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一项复杂的技术，它允许计算机将人类语音转化为文本。近年来，随着深度学习的发展，尤其是神经网络模型...

Python-用TensorFlow实现神经网络实体关系抽取

在这个项目中，我们将探讨如何使用Python和TensorFlow库来构建一个神经网络模型，实现这一功能。TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习，尤其在构建复杂的神经网络结构时。 首先，我们需要理解实体关系...

Python-本项目针对字符型图片验证码使用tensorflow实现卷积神经网络进行验证码识别

项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。

cnn_captcha：使用cnn通过tensorflow识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别

cnn_captcha 使用CNN通过张量流识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个错误和做好的改进，欢迎提出问题和PR，作者会尽快回复，希望能和您共同完善项目。 如果您需要识别点选，拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目 。 时间表 2018.11.12 初版Readme.md 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 2018.11.24 优化验证数据集图片的规则 2018.11.26 tr

Python基于深度学习框架tensorflow的大乐透预测项目源码，使用stm长短期记忆神经网络对大乐透预测项目源码

Python基于深度学习框架tensorflow的大乐透预测项目源码，使用stm长短期记忆神经网络对大乐透预测项目源码，代码注释完善，上手容易

signlanguage-tensorflow:使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语检测| 深度学习固态硬盘

手语-张量流 使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语检测| 深度学习固态硬盘 再次运行 Collector.ipynb 运行labelImg和label 复制13个要训练的文件和2个要测试的文件 该代码基于YouTube上的的教程。

Deep-learning-ML-and-tensorflow:使用Tensorflow进行线性回归，逻辑回归和深度学习实现的示例，例如Transformers，gans，cnns，rnns等。 我的书中讨论了这里的代码示例

深度学习机器学习和张量流 使用Tensorflow进行线性回归，逻辑回归和深度学习实现的示例，例如Transformers，gans，cnns，rnns等。 我的书中讨论了此处的代码示例：深度学习算法和深度学习入门

Python-利用TensorFlow实现的深度卷积神经网络项目

在本项目中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言和强大的TensorFlow库来构建一个深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）。深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的工作原理，通过多层...

Python-Tensorflow深度人脸识别研讨会资料

TensorFlow是由Google开发的一个开源深度学习框架，它允许开发者构建复杂的神经网络模型，进行大规模的数据处理和模型训练。通过Python调用TensorFlow API，我们可以方便地搭建和训练深度学习模型，包括用于人脸识别...

毕业设计-基于Tensorflow+Python+Django+Sqlite的卷积神经网络天气图像识别系统源码+文档说明

毕业设计-基于Tensorflow+Python+Django+Sqlite的卷积神经网络天气图像识别系统源码+文档说明毕业设计-基于Tensorflow+Python+Django+Sqlite的卷积神经网络天气图像识别系统源码+文档说明毕业设计-基于Tensorflow+...

Python-基于Tensorflow的端到端在线语音关键词识别行为检测

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python和TensorFlow框架实现端到端的在线语音关键词识别与行为检测。这种技术在智能家居、智能助手和各种语音交互系统中有着广泛的应用。 首先，TensorFlow是一个强大的开源库，由...

神经网络与深度学习小组期末作业《Python-基于Tensorflow的手势识别》+源代码+设计资料

神经网络与深度学习期末作业 ------ 基于Tensorflow的手势识别 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心...

mnist.rar_MNIST_Python 深度学习_python深度学习_tensorflow实现首先数字识别_手写数字识别

深度学习时间手写数字识别，使用python和tensorflow实现

Python-使用TensorFlow框架进行人体姿势估计

在Python编程领域，机器学习是不可或缺的一部分，而TensorFlow是一个强大的开源库，专门用于构建和训练复杂的深度学习模型。在本教程中，我们将探讨如何利用TensorFlow框架进行人体姿势估计，这是一种计算机视觉技术...

Python-基于深度学习的中文语音识别系统

深度学习在此过程中的核心在于构建能够理解和识别语音的神经网络模型。常见的架构有循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。这些模型能够捕捉到语音信号的时间序列特性，帮助系统理解...

毕业设计，基于Python+TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码，内含Python完整源代码，数据库脚本

毕业设计，基于Python+TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码，内含Python完整源代码，数据库脚本 Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计毕业源码案例设计 开发环境： ...

Python-使用TensorFlow做的自动生成音乐的程序

在这个名为"Python-使用TensorFlow做的自动生成音乐的程序"的项目中，我们关注的是如何利用TensorFlow来实现音乐的自动化创作，具体是生成儿歌。这个项目被称为《共享噪音》（Noise Maker），它展示了机器学习在音乐...