# CNN.py代码解析
tensorflow实现简单CNN.py
本代码参考《TensorFlow实战》这本书,用TensorFlow实现简单的卷积神经网络,是为了加深对卷积神经网络的理解,并对
cnn_mnist.py
基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别,python源代码,通过训练CNN分类器,实现高精度识别。亲测可用。
mnist_CNN.py
本文使用的CNN,keras编写,识别mnist手写图片,tensorflow版本为2.0.0,有需要的朋友自取
baseline_cnn.py
cnn框架,python实现,用TensorFlow中的keras,层次分明,通俗易懂,对初学者会有很好的启发,对实现实现卷积,
cnn_zhoucheng.py
简单的CNN网络,用来做故障诊断分类
CNN代码解析及对比.pptx
归纳创建CNN步骤 代码深度解析 代码包括: 自定义函数创建CNN识别MNIST 使用TF-API创建CNN识别MNIST 使用
imdb_cnn.py例子
keras 官方例子,深度学习专用,机器学习专用,代码简单,
CNN new mnist.py
在pytorch框架下,编写的一段CNN图像分类代码,实现手写数字集识别,测试准确率在96%以上,代码有比较详细的注释。
mnist_cnn.py例子
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解析VIP视频代码.py
本资源是python写的基于解析接口的VIP视频解析工具,时候个人观看VIP视频使用,不可商用。有了这个,你就可以直接输入视频名