VGG19的深度学习模型文件

ChatGPT是基于深度学习技术的自然语言处理模型，通过训练语言模型，实现了对开放领域对话的自动学习。ChatGPT在聊天机器人、智能客服、语音识别等方面具有广泛的应用场景，特别是在情感分析和对话管理

基于Transformer结构和预训练技术的ChatGPT模型是一种自然语言处理模型，通过学习大量的文本数据来生成自然、流畅的对话回复。本文将详细介绍ChatGPT的工作原理，以及如何使用Fine-t

深度学习模型 该存储库是使用DeepLearning.ai Specialization的Knowlegde实现的模型的集合。 演算法 深度神经网络 使用Numpy向量化实现。 使用Xavier初始化

图像卡通化是利用深度学习模型将真实图像转化为具有卡通风格的图像的一种方法。这种方法通过学习真实图像和对应卡通图像之间的关系，保留图像的主要特征，并加入卡通风格的效果，如简化的颜色、边缘线条和扁平化的绘

包括数据集预处理以及生成tfrecord文件，用自己数据集训练VGG16，亲测可用

VGG预训练模型需要连接外网下载，而且下载速度很慢，有500多兆！资源包括VGG16和VGG19预训练模型

VGG模型作为卷积神经网络的经典处理流程,为了更好的理解,因此自写一遍VGG模型,完成训练和识别全过程。该文件是简化VGG模型,为了方便理解使用。其中可以获取训练参数结果和进行可视化显示。

VGG_SSD网络的VOC预测模型

参考资料:《python深度学习》第五章。keras官方中文文档。 使用数据集:数据集来自kaggle https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog。

VGG16学习