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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
这是机器学习在线课程的最后一个项目。 在这里,我们有纸,石头和剪刀的手势数据集。 情况是,我们将使用这些数据集训练一个模型,以使程序可以预测或识别新的给定图片,无论它是石头,纸张还是剪刀。 为了解决这
狗品种识别
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”。
凸-非凸数据集上的cnn Larochelle等。 (2007年)对深度架构进行了实证评估。 他们在凸非凸数据集上使用深信度网络(DBN-3)和堆叠自动关联器(SAA-3)获得了18.63和18.41
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
pytorch官方文档 源码整合 亲测可运行
CNN_sudoku_solver
性别和年龄预测 描述 卷积神经网络被大量用于图像分类任务。 在这里,我们使用VGG-16进行性别分类。 依存关系: 我们正在创建一个virtualenv并加载必要的库文件。 Tensorflow ==
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