深度学习详解：原理及实践（以TensorFlow进行图像分类）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本书深入浅出地讲解了深度学习的核心原理，并通过TensorFlow框架详细介绍了如何实现图像分类项目，适合初学者和进阶读者。人工神经网络（简称神经网络）是一种模仿人类大脑神经元构造的数学计算模型。构建一个有效的神经网络需要满足以下三个条件：确定输入与输出、设定权重（w）及阈值（b）、以及多层感知器结构。在训练过程中，最具有挑战性的部分是找到合适的权重和阈值。这通常通过试错法实现，即不断调整权重或阈值的微小变化，并观察这些改变对网络输出的影响。经过反复尝试后，当模型达到最优性能时所对应的那组参数（w 和 b），便是我们所需要的最终结果。因此，神经网络的工作流程可以概括为：首先确定输入和输出；其次通过一系列算法将输入转化为预期的输出；最后利用试错法进行训练以优化权重与阈值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

深度学习详解：原理及实践（以TensorFlow进行图像分类）

优质

本书深入浅出地讲解了深度学习的核心原理，并通过TensorFlow框架详细介绍了如何实现图像分类项目，适合初学者和进阶读者。人工神经网络（简称神经网络）是一种模仿人类大脑神经元构造的数学计算模型。构建一个有效的神经网络需要满足以下三个条件：确定输入与输出、设定权重（w）及阈值（b）、以及多层感知器结构。在训练过程中，最具有挑战性的部分是找到合适的权重和阈值。这通常通过试错法实现，即不断调整权重或阈值的微小变化，并观察这些改变对网络输出的影响。经过反复尝试后，当模型达到最优性能时所对应的那组参数（w 和 b），便是我们所需要的最终结果。因此，神经网络的工作流程可以概括为：首先确定输入和输出；其次通过一系列算法将输入转化为预期的输出；最后利用试错法进行训练以优化权重与阈值。

使用TensorFlow的深度学习图像分类实例

优质

本实例利用TensorFlow框架，通过构建和训练神经网络模型来实现对图像的自动分类。演示了从数据预处理到模型评估全过程。基于TensorFlow的深度学习图像分类案例适合初学者使用。

TensorFlow深度学习入门、原理及实战源码详解

优质

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。

Python-运用TensorFlow的深度学习技术进行图像修复

优质

本项目利用Python结合TensorFlow框架，探索并实现基于深度学习算法的图像修复方法，旨在恢复受损或模糊图片中的细节与结构。利用TensorFlow中的深度学习技术进行图像修复。

利用深度学习进行乳腺癌病理图像的自动分类

优质

本研究运用深度学习技术，旨在开发一种高效、准确的算法模型，用于乳腺癌病理图像的自动化分类，以提高早期诊断和治疗效率。乳腺癌病理图像的自动分类在临床应用中有重要意义。基于人工提取特征的传统分类算法存在需要专业知识、耗时费力以及难以获取高质量特征等问题。为此，我们采用了一种改进的深度卷积神经网络模型来实现乳腺癌病理图像的自动化分类，并通过数据增强和迁移学习方法有效避免了由于样本量限制导致的过拟合问题。实验结果显示，该方法具有91%的识别率，并且表现出良好的鲁棒性和泛化能力。

EEG-DL：利用TensorFlow进行EEG信号分类的深度学习库

优质

EEG-DL是一款基于TensorFlow框架开发的深度学习工具包，专门用于处理和分析脑电图（EEG）信号，并提供多种神经网络模型以实现高效准确的EEG数据分类。欢迎来到EEG深度学习图书馆EEG-DL，这是专门为EEG信号分类设计的深度学习库。它提供了最新的DL算法，并且会不断更新。目录包括： - 贡献 - 组织机构 - 文献资料支持的模型有： 1. 深度神经网络DNN 2. 卷积神经网络CNN [论文] [教程] 3. 残差卷积神经网络ResNet [论文] 4. 稀薄残差卷积神经网络Thin ResNet [论文] 5. 密集连接的卷积神经网络密集网[论文] 6. 全卷积神经网络FCN [论文] 7. 连体网络Siamese Network (CNN backbone) [论文] [教程] 8. 图卷积神经网络GCN/图表CNN [论文] [演示文稿] [教程] 9. Reza Amini纯Py实现的图卷积神经网络

图像分割算法实践（基于深度学习）.rar

优质

本资源为《图像分割算法实践（基于深度学习）》压缩包，包含多种深度学习方法在图像分割领域的应用案例与代码实现。适合研究和开发人员参考使用。深度学习图像分割课程旨在帮助学生快速掌握图像分割领域经典算法的原理及其实际应用。该课程会通俗地讲解当前主流的分割算法及改进版本的网络架构，并通过源码详细演示网络建模流程以及具体的应用方法。所有案例均基于真实数据集与实际任务展开，使用PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格以易懂为主，全程实战解析各大图像分割算法及其应用实例。课程共包含14章完整版，并附有源代码、课件和数据集。

深度解析使用TensorFlow训练自定义数据集进行CNN图像分类

优质

本文章将详细介绍如何利用TensorFlow框架从零开始搭建并训练基于卷积神经网络(CNN)的模型，实现对用户特定图像数据集的有效分类。文中不仅涵盖理论知识，还提供了实际操作指导和代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习在图像识别领域的应用技能。利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤：1.读取图片文件；2.产生用于训练的批次；3.定义训练模型（包括初始化参数、设置卷积层和池化层等）；4.进行模型训练。具体实现如下： ```python def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): # 遍历目录中的每个类别文件夹 for pic in os.listdir(filename + / + train_class): # 在每个类别的文件夹中遍历图片 class_train.append(filename + / + train_class + / + pic) # 构建图片路径列表 return class_train, label_train # 返回包含图像路径的列表，以及标签信息（代码示例未展示完整） ```

利用深度学习进行猫狗分类

优质

本项目运用深度学习技术，致力于区分图像中的猫与狗。通过训练大规模数据集，模型能够准确识别并分类这两种常见的宠物动物。 1. 使用Kaggle上的“猫与狗”数据集中的train文件。 2. 实现对数据集的加载、读取和划分，并将图片转化为相同尺寸；展示每个类别的前5张图片； 3. 利用torch或tensorflow框架建立卷积神经网络模型并画出网络结构图，必要时可以添加注释说明； 4. 训练模型，输出迭代训练过程中的损失值、准确率和测试集的准确率等参数（测试集准确率达到75%以上）；从图像中可以看出，在训练过程中，准确度逐步上升，并基本稳定在90%以上。 5. 可以与现有或改进后的其他模型进行对比；保存该模型。随机抽取十张图片做测试结果验证，概率准确率需达到95%以上。