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狗领养 #AndroidDevChallenge for Jetapack撰写 例子
fetch与狗一起训练的网页 使用javascript / api / fetch / promises进行培训 跟随youtube视频: : github页面: ://drakeclaw88.git
带有CNN的Mnist位数识别器
使用CNN进行恶意软件检测
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
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
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