CNN做轴承训练赛数据+源码

用于TensorCNN训练的花的数据集和已经训练好模型的压缩包

资源实现了多种适合MNIST数据集的CNN网络,包含自己设计的DenseCNN,著名的LeNet5、AlexNet、ZFNet和VGGNet16。实验结果的可视化包含损失和准确度随迭代次数的变化。模型

基于CNN的笑脸识别,并在此基础上进行口罩识别。(仿照猫狗识别),需要训练模型的数据集,该数据集需要自己进行分类,mask和nomask的。

通过CNN网络实现对多特征数据进行分类,我主要是用来分类数据。实现多分类,对新手学习很好,配有中文解释,希望可以帮助大家。完成对CNN网络的学习

CNN_CatDog_Classification 具有两个Conv层和两个Max池化层的简单CNN二进制分类器。 使用VGG16转移学习。 参考 罗伊,詹姆斯。 “使用Python的神经网络项目”。

Dog-Identification-App-CNN 卷积神经网络项目:编写用于狗识别应用程序的算法在此笔记本中,已经为您提供了一些模板代码,您将需要实现其他功能才能成功完成该项目。您将不需要修改所要

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基于多实例学习的MSI数据分类 论文:“深度多实例学习根据组织级注释对质谱图像中的亚组织位置进行分类” Guo国(Dan Guo),梅兰妮·克里斯汀·富尔(Melanie ChristineFöll)

毕加索:CNN展示台