Tensorflow 2.0用keras搭建一个简单的卷积神经网络，数据集也采用最简单的手写字符MNIST。首先，MNIST数据集tensorflow自身提供了加载函数(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()第一次运行时会自动下载到本地，如网络情况不好...
OpenAI 在 GitHub 公开了 TensorFlow 框架里用 Python3 实现的 PixelCNN 优化版——PixelCNN++的源码，其论文已被 ICLR 2017 接收。所公开的源码是 PixelCNN++的具体代码实现，是在 TensorFlow 框架里用 Python3 编写的。PixelCNN 是一类强大的生成模型，它有易处理似然性（tractable likelihoo...
git地址：github.com/chenlinzhon…本文主要介绍了系统涉及的人脸检测与识别的详细方法，该系统基于python2.7.10/opencv2/tensorflow1.7.0环境，实现了从摄像头读取视频，检测人脸，识别人脸的功能由于模型文件过大，git无法上传，整个项目放在百度云盘，地址:pan.baidu.com/s/1TaalpwQw…人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点。目...
深入MNIST通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器，学习构建一个TensorFlow模型的基本步骤。这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解，请查看MNIST For ML Beginners。在学习教程之前，请确保已经安装Install TensorFlow。官网mnist_softmax.py是一个TensorFlow模型的基本实现。创建在创建模型之前，我们...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network/CNN）从计算机的角度来看，图像实际上是一个二维矩阵，卷积神经网络所做的工作就是采用卷积、池化等操作从二维数组中提取特征，并对图像进行识别。理论上来说，只要是能转换成二维矩阵的数据，都可以利用卷积神经网络来识别和检测。卷积神经网络一个普通的卷积神经网络由各种层按顺序堆叠而成，这些层主要分三类：卷积层、池化层和全连接层。激活函数...
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