用numpy实现基于tensorflow训练结果的cnn分类器

一个简单的Keras +深度学习REST API(Flask) 这是一个图像分类,它使用预训练神经网络有关模型的更多细节 。 学分 。 入门 克隆存储库。 pip install -r require

Simple RNN, LSTM and Differentiable Neural Computer in pure Numpy

颜色分类leetcode图像着色网络，SIGGRAPH 2016上发布的Tensorflow版本。他们做得很好，并提供了Torch版本的实现。我对Torch一无所知，但我对Tensorflow有一些了

CNN实现对FashionMNIST图像分类 卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势: 参数少 -> 权值共享 因为全连接神经网络输入的图片像素较大, 所以参数较多 而卷积神经网络的参数主要在于

颜色分类leetcode街景门牌号1_preprocess_single.ipynb：预处理裁剪的个位数SVHN数据。2_CNN_single.ipynb：为裁剪的单位数SVHN图像构建卷积神经网

该模型经过100轮训练，能够实现高准确率的手写数字分类。个人使用可将该模型存储在本地，方便后续使用。其中，TensorFlow是一款常用的深度学习框架，通过该工具能够快速搭建和训练各种神经网络模型。

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可以用来参考学习。

利用深度学习的CNN进行人脸识别，对Olivettiface公开数据库中的人脸数据进行训练。

Twitter情感分类,作者Daniele Grattarola 这是卷积神经网络(CNN)的TensorFlow实现,用于对推文执行情感分类。 该代码具有教育意义,可以自己训练模型并使用不同的配置,