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TensorFlow 2.1项目实战深度学习源码.zip

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简介:
本资源包含TensorFlow 2.1版本的深度学习项目实战教程及源代码,适用于希望深入理解并实践深度学习框架的开发者和研究人员。 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实际操作为导向,深入讲解了深度学习技术和使用TensorFlow 框架进行编程的方法。通过这本书的学习,读者可以掌握训练图像识别模型、实施目标检测和人脸识别的技术,并完成风格迁移应用的开发;同时也能利用神经网络生成图片与文本内容,执行时间序列预测任务以及搭建机器翻译系统等复杂项目。全书涵盖了21 个项目案例,按深度卷积网络、RNN 网络及强化学习三个主题进行分类讲解。读者可以在亲身实践中体验到深度学习算法和TensorFlow 应用的奥秘,并享受其中的乐趣与挑战,从而在掌握细节知识的同时提升整体的学习效率。本书基于TensorFlow 1.4 及以上版本编写,还介绍了该框架的一些新功能特性。

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客服
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  • TensorFlow 2.1.zip
    优质
    本资源包含TensorFlow 2.1版本的深度学习项目实战教程及源代码,适用于希望深入理解并实践深度学习框架的开发者和研究人员。 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实际操作为导向,深入讲解了深度学习技术和使用TensorFlow 框架进行编程的方法。通过这本书的学习,读者可以掌握训练图像识别模型、实施目标检测和人脸识别的技术,并完成风格迁移应用的开发;同时也能利用神经网络生成图片与文本内容,执行时间序列预测任务以及搭建机器翻译系统等复杂项目。全书涵盖了21 个项目案例,按深度卷积网络、RNN 网络及强化学习三个主题进行分类讲解。读者可以在亲身实践中体验到深度学习算法和TensorFlow 应用的奥秘,并享受其中的乐趣与挑战,从而在掌握细节知识的同时提升整体的学习效率。本书基于TensorFlow 1.4 及以上版本编写,还介绍了该框架的一些新功能特性。
  • 21个指南:基于TensorFlow解析.zip
    优质
    本书为读者提供了一份详尽的深度学习项目实践手册,涵盖了21个项目实例,并深入解析了每个项目的TensorFlow源代码,适合希望将理论知识应用于实际开发中的开发者阅读。 21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解源码,可作为你的学习设计参考。
  • TensorFlow 2与
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    本书深入浅出地介绍了使用TensorFlow 2进行深度学习开发的知识和技巧,适合对深度学习感兴趣的读者入门及进阶。 本课程为深度学习与Tensorflow2实战视频教程的最新版本(2020年)。新版TensorFlow 2更为简洁实用,采用纯实战驱动的方式进行教学,并以通俗易懂的语言讲解核心模块及其应用实例。整个课程通过实际代码操作来教授知识,让学员快速掌握各大核心模块的应用技巧。基于真实数据集展开项目实践,提供丰富的案例支持,帮助学习者迅速入门深度学习领域。
  • TensorFlow案例.rar
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    本资源为《TensorFlow深度学习项目案例》压缩包,内含多个基于TensorFlow框架的实际应用项目源代码与详细文档,适用于深度学习开发者和研究者。 深度学习项目案例TensorFlow.rar 包含源码。
  • TensorFlow入门及
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    《TensorFlow深度学习入门及实战》是一本全面介绍使用TensorFlow框架进行深度学习研究和应用实践的手册,适合初学者快速上手并深入探索。 现在为大家推荐一套课程——《Tensorflow深度学习入门与实战(全新2.0版本)》,这套课程包含了全部数据集、代码以及PPT材料。通过通俗易懂的实例,系统地讲解了如何使用TensorFlow 2.0,并提供了一门简明且深入的 TensorFlow 2.0 教程。该教程适合有一定Python语言基础和数据分析经验的学习者参考学习,涵盖Tensorflow深度学习的基本概念及应用方法。
  • TensorFlow:利用TensorFlow进行图片文件的Dataset制作...
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    本教程深入讲解如何使用TensorFlow构建和操作数据集,特别聚焦于图像文件处理,通过实际项目帮助初学者掌握深度学习应用开发技巧。 TensorFlow资源包括深度学习项目实战教程,内容涵盖将图片文件制作成Dataset数据集以及多个样例程序等内容。
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    本资源为《医学领域深度学习项目实战》,涵盖医疗图像识别、疾病预测等应用场景,适合希望在医疗AI方向深入实践的技术人员。 分享课程《面向医学领域的深度学习项目实战》,完整版共20章,提供源码、课件和数据下载!本课程内容主要包括:1. 深度学习经典算法解读(涵盖分类、检测、识别、分割、命名实体识别及知识图谱等);2. 基于医疗数据集的项目实战(包括数据处理技巧,网络架构分析以及源码解析等内容);3. 实际应用场景效果评估与案例分享。整个课程风格通俗易懂,并提供完成学习所需的全部资源。
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    本书为初学者提供了一条深入理解与实践TensorFlow进行深度学习的有效路径,详细解析了相关原理和源代码,旨在帮助读者快速上手并精通深度学习技术。 《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书通过96个实例全面而深入地讲解了深度学习神经网络的原理以及如何使用TensorFlow。书中提供的实例非常实用,包括图片分类、创建简单的聊天机器人及图像识别等项目,有助于读者快速掌握章节中的核心内容。
  • DeepRitzMethod:
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    DeepRitzMethod 是一个基于深度学习的开源项目,旨在利用机器学习技术解决或简化变分问题和偏微分方程。该项目提供了详细的源代码以供研究与学习。 这是我们的团队深度学习项目,于2018年春季在北京大学进行,参与者包括Zeze Jia、Zhang Dinghuai 和 Zoumingming。该项目着重讨论并改进了Weinan E与Bing Yu的研究成果。项目的存储库包含Code文件夹和Report文件夹两部分。