利用 文本卷积神经网络 (TextCNN)训练的文章分类模型,检测是否为色情文章
SqueezeDet的一个tensorflow实现,用于对象检测的卷积神经网络
使用tensorflow深度学习框架,实现sequence-to-sequence神经网络进行语音识别
我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像具有相似性,因此被广泛应用于图像识别中,本人是研究机械故障诊断方面的,一般利用旋
tensorflow python cpu window 自己输入样本训练神经网络,测试,实现猫和狗两类动物的分类!!可用于学习!!样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.
主要为大家详细介绍了pytorch实现CNN卷积神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
CNN卷积神经网络实现,Matlab仿真,识别手写数字集。
用tensorflow框架,深度学习中卷积神经网络cnn模型,对电影评论进行情感二分类。
卷积神经网络的C++实现,附实现用的文档资源链接。架构好,有注释,minitest手写数据集上的识别率0.98可供参考
如何使用Keras框架搭建卷积神经网络模型,详细讲解了模型结构和训练方法,以及如何应用于图像分类任务中。同时分享了Keras搭建CNN模型的经验和技巧,帮助读者更好地掌握深度学习技术。
