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基于tensorflow+CNN的新闻文本分类-附件资源

《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4及以上版本，并介绍了TensorFlow中的一些新特性。

本书特色： 一.所有公式推导都有详细步骤，并解释每个符号。 二.注释每一行代码。 三. 程序皆为完整程序。本书一共82个代码应用案例，所有的代码都是可以从头到尾运行的完整程序，并附带真实运行结果。 四.一图胜千言。本书一共使用了约500张图片，在本书的创作过程中，大约有200个小时是花在画图以及思考如何画图上。 五.逻辑结构清晰，讲解细致。 本书介绍视频： 免费人工智能慕课平台AI MOOC AI MOOC是我自己创办的一个免费的人工智能慕课平台，网站地址为。以后我会在上面不断更新最新的人工智能课程。我的目标是让所有人都能有机会学习到最前沿最好的人工智能课程。 如果大家觉得我创作的内容不错，可以帮我多多宣传，感谢。 书籍和资料百度云下载地址 链接: 密码:xrt7 免费人工智能技术交流QQ群： 人工智能与深度学习：616043628 本书目录 前言 第1章 深度学习背景介绍  1.1

基于TensorFlow2.2的 deeplabv3+ 源码。按readme操作即可跑通，十分方便。

本文主要介绍如何使用python搭建一个：基于TensorFlow的语音识别系统。 本文主要分为3部分： - 1、项目数据集介绍。 - 2、项目功能及相关代码展示。 - 3、项目完整下载地址。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

深度学习语音识别，基于tensorflow的语音识别程序。程序示例简单实用，便于理解

Im2Avatar: 基于TensorFlow实现的单幅图像的彩色3D重建

hourglass_tensorflow_demo 基于tensorflow的hourglass模型demo 配置要求 py2 or 3 tensorflow >=1.2.0 opencv>=3.2 模型介绍 通过图像金字塔保证图像信息不丢失 参考文献