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三维卷积 (3D CNN) 素材数据
三维卷积 (3D CNN) 素材数据
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三维卷积 (3D CNN) 素材数据
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3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip,基于cnn（卷积神经网络）的三维图像分类,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。
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Tensorflow实现基于MNIST数据集的卷积神经网络
3D 三维卷积神经网络CNN(MATLAB).zip
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卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类...三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。
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CNN卷积神经网络训练并测试Mnist数据集，准确率99.07%,环境是pytorch+GPU+pycharm(使用cuda),可直接下载使用，适合想入门深度学习或者神经网络的初学者，代码可直接跑，并且代码中含有大量注释以及个人见解。 1、运行代码，数据集会自行下载，只需要改变Dataset的路径 2、卷积网络层数和池化层参数可以自行更改
CNN_DigitHandwrite:使用卷积神经网络训练MNIST数据集
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CNN-3D-images-Tensorflow：使用CNN（卷积神经网络）进行3D图像分类
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TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络CNN实现
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文件包括数据集，运行结果，权重文件，检查点文件，源代码，执行fashion_sequential_model文件可运行。注意我用TensorFlow2.1编写。修改路径即可运行，还有10张图片，你可以调试程序测试预测效果。可以参考中国慕课TensorFlow笔记，北大课程学习。
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