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家具分类图片数据集,共9346张家具图像
家具分类图片数据集,文件包含图像路径及其注释标签以及类别,共9346张家具图像 家具分类图片数据集,文件包含图像路径及其注释标签以及类别,共9346张家具图像 家具分类图片数据集,文件包含图像路径及其注释标签以及类别,共9346张家具图像
2022-12-15 11:28:34
38.05MB
数据集
深度学习
家具
分类
PyTorch深度学习中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合 part1
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:32
2KB
深度学习
PyTorch
前馈神经网络
函数拟合
1
PyTorch深度学习中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合 part2
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:31
2KB
pytorch
bp
曲线拟合
多项式拟合
1
PyTorch深度学习中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合 part3
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:31
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深度学习
bp
pytorch
曲线拟合
1
PyTorch深度学习中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合 part4
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:30
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深度学习
bp
pytorch
曲线拟合
1
PyTorch深度学习中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合 part5
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:29
1KB
深度学习
bp
pytorch
曲线拟合
1
机器学习 深度学习 人工智能代码(python)用SVM实现人脸识别 附带结果
机器学习 深度学习 人工智能代码(python)用SVM实现人脸识别 附带结果
2022-12-14 21:05:41
290KB
python
支持向量机
人工智能
机器学习
1
深度学习作业-基于pytorch框架python实现手写数字识别完整源码+代码注释+实验报告.zip
深度学习作业_基于pytorch框架python实现手写数字识别完整源码+代码注释+实验报告.zip 使用MNIST手写数字体数据集进行训练和预测,实现测试集准确率达到98%及以上。本实验的目的: 掌握卷积神经网络基本原理,以LeNet为例 掌握主流框架的基本用法以及构建卷积神经网络的基本操作 了解如何使用GPU
2022-12-14 20:27:14
264KB
深度学习作业
pytorch
python源码
手写数字识别完整源码
深度学习作业-基于pytorch框架python实现AI自动写诗完整源码+代码注释.zip
深度学习作业_基于pytorch框架python实现自动写诗完整源码+代码注释.zip 自动写诗,使用tang.npz,使用深度学习框架Pytorch,最终实现一个可以自动写诗的程序。本实验的目的如下: 理解和掌握循环神经网络概念及在深度学习框架中的实现 掌握使用深度学习框架进行文本生成任务的基本流程:如数据读取、构造网络、训练和预测等
2022-12-14 20:27:13
6.5MB
AI自动写诗
pytorch
python源码
深度学习作业
基于深度学习的多模态故障诊断方法1
摘要:由于负载的改变或环境的改变,机械设备通常会以多模态的方式运行。因此抽取的观测数据随着模态的变化而变化。模式划分是故障分类之前的一个重要的步骤。本文提出了一
2022-12-14 16:34:24
1.33MB
人工智能
lstm
深度学习
1
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