Python基于TensorFlow的水果识别软件的设计与实现源码 毕业设计资料

使用tensorflow简单实现了残差网络的block模块以及 bottleneck模块，并在cifar-10数据集上进行了简单测试

基于Tensorflow.Net 的图像分类C#,基于Tensorflow.Net 0.15版本，网上介绍的比较少，节约各位coder时间。

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Siamese孪生网络-完整代码-基于Tensorflow实现，已跑通

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1. 人工神经网络 1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重（w）和阈值（b） 多层感知器的结构 1.2 神经网络运作过程 其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程，直至得到对应最精确输出的那组w和b，就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。 因此，神经网络的运作过程如下。 确定输入和输出 找到一种或多种算法，可以从输入得到

里面包含基于TensorFlow的mnist数据集卷积神经网络代码，从数据提取，到精度测试都有，适合初学者观看。

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