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    TensorFlow之驗(yàn)證碼的生成和檢測

    主要使用Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法實(shí)現(xiàn)對驗(yàn)證碼識別的功能。 步驟 1.captcha庫生成驗(yàn)證碼。2.構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)...

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    總結(jié)-在極客云使用GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練

    圖形處理單元 (GPU) 可顯著加快許多深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。用于圖片分類、視頻分析和自然語言處理等任務(wù)的訓(xùn)練模型涉及計(jì)算密集型矩陣乘法以及其...

    0.3 9001 0 47
  • TensorFlow之使用RNN處理Mnist數(shù)據(jù)集

    關(guān)于tf.nn.dynamic_rnn tf.nn.dynamic_rnn 函數(shù)是tensorflow封裝的用來實(shí)現(xiàn)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的函數(shù)...

    0.4 2567 0 56
  • 理解tf.name_scope()和tf.variable_scope()

    tf.Variable與tf.get_variable() 1.使用tf.Variable時(shí),如果檢測到命名沖突,系統(tǒng)會自己處理。使用tf.ge...

    0.9 5881 0 59
  • 深度學(xué)習(xí)之python實(shí)現(xiàn)RNN

    最終結(jié)果如下: Error: [3.45638663]Pred: [0 0 0 0 0 0 0 1]True [0 1 0 0 0 1 0 1]...

    0.4 8259 0 49
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    深度學(xué)習(xí)之RNN的改進(jìn)算法(LSTM、GRU、雙向RNN、Deep RNN)

    1.Gated Recurrent Unit(GRU)門控循環(huán)單元 GRU改變了RNN隱藏層單元使其更好的捕捉深層連接,并改善了梯度消失問題。 ...

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    深度學(xué)習(xí)之序列模型

    1,序列模型應(yīng)用 輸入或者輸出中包含有序列數(shù)據(jù)的模型叫做序列模型。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN為基礎(chǔ)建立的序列模型在自然語言處理,語音識別等領(lǐng)域中引起了...

    1.7 9021 0 55
  • TensorFlow之使用訓(xùn)練好的VGG模型

    對于讀取imagenet-vgg-verydeep-19.mat,python代碼為: 在python代碼中a是一個(gè)dict類型,長度為3,對應(yīng)...

    0.2 3357 0 43
  • TensorFlow之模型的保存和讀取

    模型的保存:tf.train.Saver類中的save在訓(xùn)練一個(gè)TensorFlow模型之后,可以將訓(xùn)練好的模型保存成文件,這樣可以方便下一次對...

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計(jì)算機(jī)類在校學(xué)生,準(zhǔn)備把以往整理的各類知識慢慢搬上來,大家一起共同進(jìn)步
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