Keras CNN分类器 该存储库提供代码以根据Tensorflow 2.0中Keras API提供的预训练卷积神经网络（CNN）设置和训练自己的图像分类器。 您可以利用转移学习对自己收集的数据集进行训练，或者从头开始训练网络以比较大型数据集的性能。 如何使用 这个仓库的主要代码包含在ClassifierCNN类Classifier.py 。 您真正需要做的就是导入该类，设置一个适当的实例来指定所需的数据集和模型，一切顺利。 下面提供了一些示例： # Import pre-trained Keras CNN Model from keras.applications.densenet import DenseNet169 # Import ClassifierCNN class from Classifier import ClassifierCNN # Instantiate clas

大家好，今天给大家带来一个卷积神经网络（CNN）数学图形识别项目(简单入门版)，这个是人工智能解题的基础，机器首先通过题目识别出题目中的文字和图形，读懂题目的含义，这个是个相对复杂的过程。就在今年的1月4日，麻省理工学院等四所高校的联合研究团队，发布了一项最新研究成果：他们开发了一个神经网络，可以解答出微积分、线性代数等大学数学题。不管是要求计算数值，还是写方程式，或者画出函数图形，都能轻易解答，正确率达到了100%。要知道，在短短几个月前，人工智能解答类似的题，最高正确率不到10%。

实现动物分类

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完整英文电子版 IEC 60721-2-1：2013 Classification of environmental conditions – Part 2-1：Environmental conditions appearing in nature – Temperature and humidity -（环境条件分类 - 第 2-1 部分：自然界中出现的环境条件 - 温度和湿度）。

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实验内容如下： 进行二维卷积实验，选做空洞卷积和残差卷积实验； 熟练的掌握卷积神经网络的基本操作； 卷积神经网络的组织架构； 卷积神经网络各参数对其有哪些影响； 空洞卷积和残差卷积的基本原理； 手动和PyTorch.nn两种方式实现卷积神经网络的编程； 压缩包包含内容： torch.nn实现二维卷积车辆分类实验 不同超参数对比 残差卷积实验 空洞卷积实验 前馈神经网络实现车辆分类实验 手动二维卷积实现车辆分类 实验设计说明书。

深度学习，代码示例，用一个简单的一层网络实现鸢尾花分类，经过500次传播，准确率可以达到90%以上。最后实现了准确率和损失值的可视化。

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