深度學習入門資料整理

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深度學習入門專案完整流程——圖片製作資料集、訓練網路、測試準確率（TensorFlow+keras）

首先將訓練的圖片和標籤製作成資料集，我用的是numpy庫裡的savez函式，可以將numpy陣列儲存為.npz檔案（無壓縮，所以檔案較大）。 import cv2 as cv import numpy as np import os import glob #調整影象的大小、製作資

深度學習入門專案：用keras構建CNN或LSTM對minist資料集做簡單分類任務

深度學習入門專案：用keras構建CNN或LSTM或RNN對Minist資料集做簡單分類任務 參考keras中文文件 ——keras： 是一個高階神經網路庫，用 Python 語言寫成，可以執行在 TensorFlow 或者 Theano 之上（即以此為後端）。

深度學習入門——利用卷積神經網路訓練CIFAR—10資料集

CIFAR-10資料集簡介 CIFAR-10是由Hinton的學生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一個用於普適物體的小型資料集。它一共包含10個類別的RGB彩色圖片：飛機、汽車、鳥類、貓、鹿、狗、蛙類、馬、船： 資料集包含50000張訓練圖片和1000

Tensorflow深度學習入門——自制資料集

python 將自己的圖片資料集製作成tensorflow可讀取的資料集檔案*.cvs 這裡假設你已經有了樣本圖片資料集，而且正樣本和負樣本已經分好類了 說明下製作正樣本資料集*.csv的過程，負樣本資料集的製作也同樣 import os,os.path imp

[TensorFlow深度學習入門]實戰九·用CNN做科賽網TibetanMNIST藏文手寫數字資料集準確率98%+

[TensorFlow深度學習入門]實戰九·用CNN做科賽網TibetanMNIST藏文手寫數字資料集準確率98.8%+ 我們在博文，使用CNN做Kaggle比賽手寫數字識別準確率99%+，在此基礎之上，我們進行對科賽網TibetanMNIST藏文手寫數字資料集訓練，來驗證網路的正確性。

Python深度學習 深度學習入門基於Python的理論與實現 學習資料

《Python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智慧研究員的弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個程式碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智慧的可

Python深度學習 深度學習入門基於Python的理論與實現 學習資料

提高 自然語言 誤差 實用 由於 理論 進行 學習資料 獲取 《Python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Fran?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語

【心得】深度學習入門——訓練並測試自己資料集

經過幾天的努力，成功訓練自己的資料集，並進行了單張圖片的測試。 訓練過程中val準確率約為0.91。看起來效果還比較理想，是否已經過擬合還沒有進行確定。 在訓練過程中，最討厭的就是處理檔案路徑和檔案存放位置。 一、ImageNet分類部分： caffe模型下有一個ex

深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記二：使用向量化對MNIST資料集做稀疏自編碼

今天來做UFLDL的第二個實驗，向量化。我們都知道，在matlab裡面基本上如果使用for迴圈，程式是會慢的一逼的（可以說基本就執行不下去）所以在這呢，我們需要對程式進行向量化的處理，所謂向量化就是將matlab裡面所有的for迴圈用矩陣運算的方法實現，在這裡呢，因為之前的實驗我已經是按照向量化的形式編寫的程

Tensorflow深度學習入門——下載和讀取MNIST資料

Tensorflow下載和讀取MNIST資料 from __future__ import print_function import gzip import os import urllib import numpy SOURCE_URL = 'http://yan

深度學習入門1

ont gin 語音識別 告訴 min 重要 orf 模型 獲得 發布這個系列，一來是為了總結自己的學習，二來也是希望給深度學習初學者一些入門的指導。好廢話不多說了，我們直接進入主題，這一節先說一下，深度學習發展歷程。 1958，感知器（相當於生物的神經元） 1969，M

Pandas快速入門（深度學習入門2）

深度學習入門和學習書籍

cer 書籍資源 ews iam 圖像 php eas 平臺 連接 深度學習書籍推薦： 深度學習（Deep Learning） by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville 中文版下載地址：h

《深度學習入門：基於Python的理論與實現》高清中文版PDF+源代碼

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機器學習&深度學習視訊資料彙總

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深度學習之資料增強庫imgaug使用方法

在上一篇文章中，介紹了常用的資料增強的方法，並提到了實現這些方法的一個庫imgaug，這篇文章就對該庫的使用方法進行一個總結。 1 介紹 imgaug是一個用於機器學習實驗中影象增強的python庫，支援python2.7和3.4以上的版本。 它支援多種增強技術，允許輕鬆組合這些技術，具

深度學習相關資料總結

近這兩年裡deep learning技術在影象識別和跟蹤等方面有很大的突破，是一大研究熱點，裡面涉及的數學理論和應用技術很值得深入研究，這裡總結一些在微博釋出和轉載的相關資料，以便查閱： 一、 @winsty  #NIPS2013# 

分享《深度學習入門：基於Python的理論與實現 》中文版PDF和原始碼

下載：（https://pan.baidu.com/s/1agBctMG7HF45VwhYpQHDSQ) 《深度學習入門：基於Python的理論與實現》高清中文版PDF+原始碼 高清中文版PDF，314頁，帶目錄標籤，可複製貼上，高清晰。配套原始碼。 深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習

RTOS 入門資料 整理

1 . 周航慈有一本基於UCOS 應用的書不錯，可以入門，論壇上也有，你看看吧 2 . AVRX 3 . Small RTOS51原理及應用.rar http://www.51hei.com/f/small_rtos1.12.1.zip 4.基於Easy51RTOS亮度變化的複雜