欢迎来到EEG深度学习图书馆 EEG-DL是为EEG任务(信号)分类编写的深度学习(DL)库。 它提供了最新的DL算法并不断更新。 目录 贡献 组织机构 文献资料 支持的型号包括 不。 模型 代号 1个 深度神经网络 DNN 2个 卷积神经网络[论文] [教程] 有线电视新闻网 3 深度残差卷积神经网络[论文] ResNet 4 薄残差卷积神经网络[论文] 稀薄的ResNet 5 密集连接的卷积神经网络[论文] 密集网 6 全卷积神经网络[论文] FCN 7 暹罗网络(CNN骨干网)的一键式学习[论文] [教程] 连体网络 8 图卷积神经网络[论文] [演示文稿] [教程] [针对中国读者的GCN / GNN摘要] [针对中国读者的GNN相关算法综述] [图的深度学习文学] GCN /图表CNN 9 图卷积神经网络(来自Reza Amini的纯Py
2022-01-01 22:00:19 379KB deep-learning tensorflow transformers cnn
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Python基于TensorFlow的水果识别软件的设计与实现源码 毕业设计资料
2022-01-01 09:07:02 88.53MB Python基于TensorFl
使用tensorflow简单实现了残差网络的block模块以及 bottleneck模块,并在cifar-10数据集上进行了简单测试
2021-12-30 20:33:43 3KB 残差网络 cifar-10测试 深度学习
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基于Tensorflow.Net 的图像分类C#,基于Tensorflow.Net 0.15版本,网上介绍的比较少,节约各位coder时间。
2021-12-27 15:39:08 29.45MB TensorFlow.NET C# 图像分类
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基于tensorflow+CNN的搜狐新闻文本分类-附件资源
2021-12-25 18:06:27 106B
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Siamese孪生网络-完整代码-基于Tensorflow实现,已跑通
2021-12-25 14:11:21 25KB 深度学习 图像匹配 图像处理
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基于tensorflow+CNN的报警信息短文本分类-附件资源
2021-12-23 16:08:17 23B
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1. 人工神经网络 1.1 神经网络结构 人工神经网络(简称神经网络)是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建,需要满足三个条件。 输入和输出 权重(w)和阈值(b) 多层感知器的结构 1.2 神经网络运作过程 其中,最困难的部分就是确定权重(w)和阈值(b)。必需有一种方法,可以找出答案。 这种方法就是试错法。其他参数都不变,w(或b)的微小变动,记作Δw(或Δb),然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程,直至得到对应最精确输出的那组w和b,就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。 因此,神经网络的运作过程如下。 确定输入和输出 找到一种或多种算法,可以从输入得到
2021-12-23 14:58:04 264KB ens fl flow
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文字分类器 此仓库是基于Tensorflow2.3的文本分类任务,分别支持: 随机初始单词嵌入+ TextCNN 随机初始词嵌入+注意+ TextCNN 随机初始单词嵌入+ TextRCNN Word2Vec + TextCNN Word2Vec +注意+ TextCNN Word2Vec + TextRCNN 伯特嵌入(没有微调,直接取向量)+ TextCNN Bert嵌入(没有微调,直接取向量)+ TextRCNN 代码支持二分类和多分类,此项目基于爬取的游戏评论正是个二元的情感分类作为演示。 环境 python 3.6.7 张量流== 2.3.0 gensim == 3.8.3 杰巴== 0.42.1 sklearn == 0.0 其他环境见requirements.txt 更新历史 日期 版本 描述 2018-12-01 v1.0.0 初始仓库 2020-10-
2021-12-19 13:33:47 65.45MB word2vec textcnn textrcnn tensorflow2
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里面包含基于TensorFlow的mnist数据集卷积神经网络代码,从数据提取,到精度测试都有,适合初学者观看。
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