R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...
【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和...
keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据
模型结构：图中的输入是矩阵 跟我们的用的时间序列的矩阵是一样的所以看下面的图； 数据分析图： 相关性热力图：数据分布图：训练 结果：完整代码：# pip install numpy==1.20.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl...
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例【数学建模】“华为杯”高级神经网络Keras(Python代码实现)2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现数据：2.2 运行结果
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
目录1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现2.2 运行结果3 高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码+数据）1 高级神经网络Keras知识...
使用Keras构建具有自定义结构和层次图卷积神经网络(GCNN)
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN)在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建立一个具有创造性结构的自定义神经网络!幸运的是，通过定义自定义层和模型，我们可以在Keras中轻松地执...
《Python深度学习》之Keras卷积神经网络可视化（代码实战）
import keras keras.__version__首先加载之前保存的模型from keras.models import load_model model = load_model('cats_and_dogs_small_2.h5') model.summary() # As a rem...
【学习笔记】使用Keras构建CNN网络完成猫狗分类（适合初学者，简单易上手）
【学习笔记】使用Keras构建CNN网络完成猫狗分类（适合初学者，简单易上手）首先准备好猫和狗的图片数据集，在pycharm中新建一个项目cat_dog recognition，把数据集文件放在该文件夹下。训练集和测试集都有猫和狗的图片。1.图像数据预处理、在项目中新建impreprocess.py...
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...
Keras之Mask R-CNN:《极限挑战》第四季第2期助力高考—使用Mask R-CNN代替Photoshop抠图、颜色填充框出目标检测
输出结果设计思路核心代码# -*- coding: utf-8 -*-import osimport sysimport argparseimport numpy as npimport cocoimport utilsimport model as modellibimport imageioim...
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