CV之CNN：基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别
目录基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别数据集介绍输出结果使用model.ckpt-6000模型预测 预测错误的只有一个案例，如下所示训练结果核心代码基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet...
DL之AlexNet(Keras框架)：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型→加载模型)
目录利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)设计思路处理过程及结果呈现基于ImageDataGenerator实现数据增强类AlexNet代码相关文章DL之AlexNet(Keras框架)：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5...
新框架SyConn利用卷积神经网络和随机森林阅读神经成像：可识别线粒体和突触等
人脑是一个智能而复杂的机器。这种类比在某些方面是准确的，并且在大脑研究领域中提供了一种方法。我们都知道，人脑可以分为四个部分：额叶、顶叶、颞叶和枕叶。这种划分的其中一个标准是功能性（functionality），或者说该区域负责行使哪种功能。例如，颞叶通常与听觉处理和嗅觉有关，而枕叶通...
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略
来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题...
干货｜语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully ...
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