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深度学习神经网络动物图像素材
kzmlovead
2017-05-06 07:53:42
最近学习神经网络,但是没有找到有标签分类好的图像库,哪位大神能够分享下。
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深度学习神经网络动物图像素材
最近学习神经网络,但是没有找到有标签分类好的图像库,哪位大神能够分享下。
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课程导语: 人工智能可谓是现阶段最火的行业,在资本和技术协同支持下正在进入高速发展期。当今全球市值前五大公司都指向同一发展目标:人工智能。近几年,人工智能逐渐从理论科学落地到现实中,与生活越来越息息相关,相关的各种职位炙手可热,而
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处理和自然语言处理。而要入门
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,CNN和RNN作为最常用的两种
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是必学的。网上关于
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的资料很多,但大多知识点分散、内容不系统,或者以理论为主、代码实操少,造成学员学习成本高。本门课程将从最基础的神经元出发,对
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的基础知识进行全面讲解,帮助大家迅速成为人工智能领域的入门者,是进阶人工智能深层领域的基石。 讲师简介:赵辛,人工智能算法科学家。2019年福布斯科技榜U30,深圳市海外高层次人才(孔雀人才)。澳大利亚新南威尔士大学全奖博士,SCI收录其发表过的10篇国际期刊学术文章。曾任深圳市微埃智能科技有限公司联合创始人。CSDN人工智能机器学习、
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方向满分级精英讲师。授课风格逻辑严谨、条理清晰、循序渐进、循循善诱,化枯燥为如沐春风,所教学生人数过万。 课程设计: 本课程分为5大模块,19小节,共计540时长(约9小时): 第一部分,课程介绍、目标与内容概览。主要学习人工智能
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),以及
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之多层感知器(MLP)。主要学习多层感知器(MLP);MLP实现非线性分类;
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实战准备;Python调用keras实现MLP。 MLP技术点实战案例:第三部分,
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(CNN)。主要学习卷积
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; CNN模型分析;主流CNN模型; Python调用keras实现CNN; CNN技术点实战案例:第四部分,
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;RNN模型分析;Python调用keras实现RNN。 RNN技术点实战案例: 第五部分,综合提升。主要进行迁移学习;混合模型;实战准备+综合实战,以及最后进行课程内容总结。 混合模型技术点实战案例
机器学习课程大作业,基于深度
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分类任务+源代码+文档说明 - 小白不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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(Deep Learning)是机器学习的一个分支,其核心思想是通过构建和训练深层
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模型,从大规模的数据中学习和提取高级抽象特征,以解决复杂的模式识别和决策问题。
深度学习
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