tf deep learning:使用TensorFlow的深度学习模型的集合 源码
tf深度学习 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 课程链接: : 内容 1.摄氏到华氏转换器 目的: 使用线性回归模型(根据输入预测单个值)进行机器学习的概念证明项目。 潜在的扩展: 能够一次测试多个数字,而不是一个值 查找其他线性方程之间的关系 查找更复杂的方程之间的关系(是否根据复杂度添加更多节点?) 2.服装分类器 目的: 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种服装进行分类。 在测试数据集上的使用精度为87.84%。 使用的数据集: 线性回归与分类问题 分类 回归 输出量 代表每个类别的概率的数字列表 单
文件列表
tf-deep-learning-main.zip
(预估有个15文件)
tf-deep-learning-main
Celsius_to_Farenheit.ipynb
7KB
DL_ClothingClassification.ipynb
16KB
Dogs_vs_Cats_Classification_W_Augmentation.ipynb
14KB
images
freeze_transfer_learning.PNG
102KB
fashionmnist_vs_catsdogs.PNG
73KB
saving_models.PNG
131KB
transfer_learning.PNG
185KB
regression_v_classification.PNG
405KB
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