一、什么是深度学习 二、深度学习的流程 2.1 数据预处理 2.2 训练模型 2.3
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基于深度学习的智能音乐推荐系统毕业设计获得导师通过和认可
通过本案例的介绍,我们详细阐述了深度学习在图像识别中的实用性和操作流程。通过构建手写数字识别系统,我们展示了如何使用卷积神经网络进行图像分类任务,并介绍了数据预处理、模型训练、评估和优化等关键步骤。...
基于python深度学习算法实现虚拟试衣镜结合了人体姿态估计 人体分割 几何匹配和GAN源码+模型+说明.zip
深度学习车牌检测与识别检测结果包含车牌矩形框和4个角点基于pytorch框架运行源码+模型+说明.zip
本文篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲,专栏文章不断更新,...Keras给自己的定位是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,是一个开源的高级神经网络库,用于构建和训练深度学习模型。
基于matlab实现可用作数据分类和拟合,深度极限学习机拥有深度学习的优势和自身计算速度快的优势.rar
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN):由生成器和判别器两部分组成,用于生成能够...除了上述模型,还有很多其他的深度学习模型,如Transformer、BERT、GPT等,它们在自然语言处理领域中应用广泛。
Python深度学习猫狗识别程序是一个利用深度学习技术对猫狗图片进行分类的程序。它基于Python编语言,并使用深度学习框架(如TensorFlow、Keras或PyTorch)来实现。 该程序通常包含以下几个步骤: . 数据集准备:...
国内交通标志检测图像数据集_含5998张真实交通标志小图扩展图+Annotations标注_可用于深度学习算法训练
包括一份加了注释的深度学习工具箱,一份配套论文以及一份配套的PPT
深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法,能够从大量的数据中自动提取特征和规律,从而实现复杂的任务,如图像识别。使用深度学习进行图像识别的通常方法是:构建一个以图像为输入,以类别或标签为输出的神经...
深度学习课程里面自己弄的一个课程作业 可以更改不同的数据库来实现对不同的数据的识别 包含了 3层卷积网络
PyTorch与NLP:自然语言处理的深度学习实践
深度学习的应用也非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、智能问答、自动驾驶、游戏智能等。深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层神经网络来处理复杂的数据和任务。在人工智能领域中,机器学习和深度...
基于深度学习的人脸图像识别技术的研究 基于深度学习的人脸老化合成研究 基于深度学习的人脸表情识别研究 基于深度学习的人脸认证方法研究 基于特征学习的无约束环境下的人脸识别研究 基于生成模型的人脸...
基于深度学习与虚拟数据的车辆识别与状态估计研究 基于深度学习的快速车辆再识别研究 基于深度神经网络的智能车辆目标识别与学习控制方法研究 基于监控的大型城市车辆目标识别与分类的若干关键技术研究 基于...
标签: MTL
在2017年有一篇关于在深度神经网络中多任务学习概述的论文:《An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks》,论文链接为:https://arxiv.org/pdf/1706.05098.pdf,它介绍了在深度学习中多任务学习...