基于tensorflow框架(模型使用CNN)进行垃圾邮件分类（包含了中文垃圾邮件分类和英文垃圾邮件分类）

简单分享一下自己遇到过的深度网络的一些模型, 这个是基于tensorflow框架的deeplabv3+网络的一个pb网络文件, 是自己根据这位大佬, 我心中的一位老师, 相关链接如下:https://blog.csdn.net/weixin_44791964?type=blog. 因为相关文章链接较长, 给大家这个博主主页的链接吧. 如果想去探索这个网络, 可以去看看. 这位老师太强了. 哈哈哈, 不推荐了. 再说一下这个资源的问题, 因为相关模型文件都很大, 很多github项目不会放相关网络文件, 所以对于自己学习太困难的, 因为没有这么多资源去自己训练, 所以希望上传这个资源对你有用吧. 有什么问题可以及时反馈~

基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别

深度学习技术（tensorflow框架，张量与变量）【beta版】，以后会逐渐完善，这一份是老师的笔记 第2章 TensorFlow框架介绍 2 2.1. TF数据流图 2 2.1.1. 案例：TensorFlow实现一个加法运算 2 2.1.2. 数据流图介绍 3 2.2. 图与TensorBoard 5 2.2.1. 什么是图结构 5 2.2.2. 图相关操作 5 2.2.3. TensorBoard：可视化学习 7 2.2.4. OP 9 2.3. 会话 11 2.3.1. 会话 11 2.4. 张量 14 2.4.1. 张量(Tensor) 14 2.4.2. 创建张量的指令 16 2.4.3. 张量的变换 17 2.4.4. 张量的数学运算 19 2.5. 变量OP 19 2.5.1. 创建变量 19 2.5.2. 使用tf.variable_scope()修改变量的命名空间 20 2.6. 高级API 20 2.6.1. 其他基础API 21 2.6.2. 高级API 21 2.7. 案例：实现线性回归 22 2.7.1. 线性回归原理复习 23 2.7.2. 案例：实现线

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

解压即可使用，运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。为简单起见，每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。

资源自带数据、模型，运行main.py可以直接跑出结果。 内容概要：资源里有详细介绍原理。 适合人群：具备一定python编程基础人员 能学到WHVG和GCN_GIN+的滚动轴承故障诊断流程 阅读建议：过查看注释，修改源码，添加断点，编译等，帮助自己充分理解源码。

主要介绍了Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统的方法。小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了使用tensorflow框架在Colab上跑通猫狗识别代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

针对施工环境的复杂性，监管人员对施工人员着装的监督通常存在着一定的困难，较难实现及时、有效的监督等问题，文中提出了一种基于CNN的安全智能监测识别算法。该算法首先通过相关样本图像训练出所需要的安全帽、安全带等四种识别模型。然后利用所得到的模型，对电力施工现场所拍摄的实时图像进行检测识别，从而实现智能化监测。测试结果表明，该算法对于施工人员着装的平均识别准确率可达到89.27 %，验证了该算法的可行性。