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PiRockPaperScissors:使用Python和TensorFlow构建的Rock Paper Scissors游戏可...
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2021-04-04
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PiRockPaper剪刀 使用具有机器学习功能的Raspberry Pi玩经典的剪刀石头布游戏。 ··· CNN模型与Keras 建筑学 表现 失利 准确性 验证损失 验证准确性 0.0593 0.9787 0.1108 0.9722 预测 训练 请参考笔记本文件夹中的RPS CNN Training.ipynb文件。 贡献: 贡献使开源社区成为了一个学习,启发和创造的绝佳场所。 您所做的任何贡献都将不胜感激。 您只需要做的是: 分叉项目 创建您的Feature分支( git checkout -b feature/AmazingFeature ) 提交更改( git commit -m 'Add some AmazingFeature' ) 推送到分支( git push origin feature/AmazingFeature ) 打开拉取请求
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.gitignore 177B
notebooks
CNN Testing.ipynb 9.16MB
generate_dataset.py 792B
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RPS CNN Training V2.ipynb 554KB
model.png 29KB
RPS CNN Training.ipynb 554KB
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old
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predictions.png 331KB
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CNN Testing.ipynb 9.16MB
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