Python 独立递归神经网络的TensorFlow实现

Xieminsen 21 0 ZIP 2020-08-09 00:08:16

TensorFlow implementation of Independently Recurrent Neural Networks

推荐下载

卷积神经网络是深度学习重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识,从机器学习的概念讲起,以卷积神经网络的zui新发展结束。本书首先简单

自己写的,编程渣渣,写的很乱,但也基本实现了,仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习,

神经网络的一个实现代码案例,便于你理解神经网络算法的原理,并学会编写代码

使用tensorflow深度学习框架,实现sequence-to-sequence神经网络进行语音识别

使用 Filter- X 算法研究有源噪声控制问题,存在需要较高阶次的滤波器和当噪声出现非线性时控制效果不佳的缺陷。为此提出一种基于对角递归神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法, 并给出一种基

针对现有跌倒检测方法存在适应性差和功能较单一等问题,引入递归神经网络,通过发掘位置传感器数据之间的内在联系提高检测跌倒行为的效果。首先,设计了传感器、训练与检测输入数据的序列化表示方法,为发掘其中与跌

使用卷积递归神经网络和TensorFlow 2.0(tf2-crnn)进行文本识别卷积递归神经网络(CRNN)的实现,用于基于图像的序列识别任务,例如场景文本识别和OCR。此实现基于Tensorf

计算机安全已成为一项重大挑战。已经开发了工具和机制来确保一定程度的合规性。其中包括入侵检测系统(IDS)。传统IDS的原理是检测企图攻击网络并识别异常活动和行为。原因包括搜寻攻击类型的不确定性

用户评论

请输入评论内容

评分：

暂无评论