深度学习、优化与识别.焦李成(详细书签)

深度学习项目实践一直是学者和工程师们关注的焦点之一。本文聚焦于一个具体的项目，即基于MobileNetV2的水果识别模型的开发与优化。在项目的初期，我们选择了MobileNetV2这一轻量级卷积神经

谷歌语音搜索主管Vanhoucke在ICML做了语音识别与深度学习的演讲：讲到基于深度学习的语音识别。

提出一种SF-CNN双重深度特征提取模型。使用C++编程实现了一个人脸课堂点名系统。

本文分享一份深度学习与图像识别相关的PPT模板，包括常用算法的图示和案例介绍。通过精美的设计和简洁的内容，帮助您更好地展示您的研究成果和项目实践。

借助OpenCV与深度学习技术的强大威力，我们成功实现了高效、准确的车牌识别技术，无需手动输入或修改信息。我们提供了最新的车牌检测算法，可自动识别不同颜色、大小的车牌。我们的解决方案是准确、快速、可靠

这份基于深度学习的人脸情感识别代码集成了Kaggle的fer2013数据集，涵盖了Keras自定义卷积神经网络的搭建方法以及模型可视化的代码。代码内容包括可运行的训练程序，允许用户重新训练模型，并提供

深度学习优化算法，3种梯度下降方法，多种梯度下降优化算法（动量法，Nesterov,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam等优化器），算法可视化及优化器选择，优化SGD

为了方便使用,近期和朋友整理了对各种loss函数的对比,包括适用场景等等,对深度学习有很大的帮助,希望与大家共同学习

深度学习与神经网络，中文翻译，学习深度学习必备，对于神经网络有充分的理解

基于深度学习的车牌定位和识别方法李祥鹏.caj