Advertisement

该全套代码集包含深度学习相关的算法和实践应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本书《深度学习：算法到实战》提供了一整套经过精心设计的代码，旨在帮助读者深入理解并掌握深度学习的核心技术。这些代码涵盖了从基础算法到实际应用的全方位内容，力求将理论知识与实践操作紧密结合，为学习者提供一个完整的学习路径。通过学习这些代码，读者能够逐步构建自己的深度学习项目，并提升在实际问题中运用深度学习模型的能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 深度学习实践：lr_utils与相关数据集
    优质
    本简介聚焦于深度学习中“lr_utils”工具库及其在特定数据集中的应用实践，旨在提供理论与实战结合的学习体验。 深度学习作业中的lr_utils及对应数据集代码已添加了部分注释和个人理解，希望能对大家有所帮助。相关代码保存的路径请参考本人博客。
     
  • 《从算法到实战：深度学习全套代码》.zip
    优质
    本书籍为《从算法到实战：深度学习全套代码》，是一份全面涵盖深度学习理论与实践的手册，提供丰富的源代码案例，旨在帮助读者掌握深度学习的核心技术及应用。 《深度学习：算法到实战》全套代码
     
  • 深度学习课程全套代码、PPT和数据集资源
    优质
    本资料包提供深度学习课程所需的全部资源，包括详尽的PPT讲解、实用的代码示例以及丰富的数据集，助力学习者全面掌握深度学习技术。 深度学习课程的全部代码、PPT和数据集资源非常适合初学者下载学习，并且性价比高。
     
  • 关于深度学习的代码和数据集
    优质
    本资源包汇集了深度学习领域的精选代码与高质量数据集，旨在帮助研究者快速构建、测试并优化各类深度学习模型。 基于MobileNetV2的水果识别模型构建、训练与测试，并进行数据增强。
     
  • PyTorch中的深度学习-包含代码和PPT.zip
    优质
    本资源包提供了关于使用PyTorch进行深度学习的详细教程，包括丰富的代码示例和配套PPT讲解，适合初学者快速入门与实践。 深度学习与PyTorch-代码和PPT，基于pytorch的深度学习资料。
     
  • 计算机毕业设计题目集锦：深度学习与机器学习方向的算法应用实践
    优质
    本题集精选了多个人工智能领域的毕业设计课题，聚焦于深度学习和机器学习技术的实际应用，为学生提供了丰富的研究素材。 我整理了1500多个与机器学习相关的实际应用项目，可以作为本科生最新的毕业设计选题参考方向。例如，“用户评分的隐式成分信息的研究”这类题目范围较广，具有科学研究的味道。如果深入研究，则有较高的技术含量和广阔的应用前景。部分项目需要大量的数据集支持，收集整理工作较为繁琐，并且对电脑配置要求较高。 在选择机器学习或深度学习算法应用作为毕业设计时，虽然可以避免编程能力不足的问题，但仍需根据实际情况合理选题。个人建议选择现有算法的实际应用类题目，无需进行模型优化创新，而是探索相关算法模型在特定领域的具体应用场景。这样既可以深入研究该算法的原理，又能通过实践展现研究成果和工作量。
     
  • 《Web安全之机器学习入门》：包含机器学习、信息安全及深度学习算法实现的代码.zip
    优质
    本资源为《Web安全之机器学习入门》，内含机器学习基础理论与实践应用，结合信息安全案例解析，并附带深度学习算法实现代码。适合初学者快速掌握相关技能。 机器学习、信息安全以及《Web安全之机器学习入门》实现代码、深度学习算法实现.zip这些内容都是相关领域的资料或资源。
     
  • Pytorch深度学习实践（六）：使用机器学习和Diabetes数据集
    优质
    本文为《PyTorch深度学习实践》系列文章之一，在本篇中将利用PyTorch框架结合糖尿病数据集进行实际的机器学习操作，帮助读者理解如何应用PyTorch解决真实世界中的问题。 1. 机器学习入门 2. PyTorch介绍 3. 数据已经分类好，并且有标签，可以配合相关博文一起阅读。
     
  • MATLAB算法图像恢复代码-HDR：HDR深度学习实践记录
    优质
    本项目聚焦于使用MATLAB实现基于深度学习的HDR（高动态范围）图像恢复算法。通过实验与研究，旨在优化和应用先进的图像处理技术以增强视觉效果。 算法图像恢复代码的MATLAB帮助文档包含了GPU连接与使用的详细指导方法。参考文献部分列出了所引用的相关论文及其复现记录。env文件夹用于维护本地virtualenv环境，而pytorch笔记则摘录自PyTorch官方文档。 项目进度如下： - HDR-NTIRE2021赛事链接 - 赛事任务：Track1单帧恢复；Track2多帧恢复。 - 时间节点: - 训练数据（包括输入与输出）及验证数据发布日期为2020年1月20日； - 验证服务器上线时间为2020年1月21日； - 最终测试数据发布时间定于2020年3月1日，仅提供输入图像； - 测试结果提交截止时间是2020年3月8日；简介、代码及模型的提交需在同一天完成； - 从次日起三天内（即到2020年3月11日），测试初步分数将反馈给参赛者； - 参赛论文需要于2020年3月28日前提交完毕； - 最终成果颁奖日期为2020年6月15日。 赛事任务描述： 从受噪声、量化误差及其它干扰的一幅或多幅低动态范围（LDR）图像中恢复出高质量的高动态范围（HDR）图像。目标在于设计和实现一种能够生成最佳保真度结果的网络解决方案。 评价标准： 采用峰值信噪比作为主要评估指标，用于衡量算法性能。
     
  • ASP.NET网络应用开发实例学习与实践（含配套代码）
    优质
    本书通过大量实例详细讲解了使用ASP.NET进行网络应用开发的技术和方法，并提供所有示例的源代码，适合初学者及中级开发者参考。 ASP.NET网络应用开发例学与实践（配套代码）