神经网络

神经网络

主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。

代码使用两个对抗网络生成一个数据的分布，是一个非常好的生成对抗网络模型，Python直接运行，使用的pytorch作为深度学习引擎。对于入门深度学习的人很容易懂和了解生成对抗网络。本人控制不了下载所需积分 ，所以实在没积分的可以私信我。

仅支持tensorflow1.x版本，默认训练数据集为mnist，需要自己下载，然后新建一个data文件夹，将数据集放入该文件夹下即可

python实现实 BP神经网络回归预测模型 神 主要介绍了python实现BP神经网络回归预测模型，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 神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回 归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。 这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，而回归模型的输出范围较大。 主要介绍了python实现BP神经网络回归预测模型，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

Ignite是一个高级库，帮助你在PyTorch中训练神经网络 TL;DR Ignite 是一个高级库，可帮助在 PyTorch 中灵活透明地训练和评估神经网络。 单击图像查看完整代码 特点 比纯 PyTorch 更少的代码，同时确保最大程度的控制和简单性 库方法，没有程序的控制反转 - 随时随地使用 ignite 指标、实验管理器和其他组件的可扩展 API 目录为什么点燃？ 安装入门 文档结构示例 教程 可复制的培训示例 交流 使用 Ignite 的贡献项目 关于团队 为什么选择 Ignite？ Ignite 是一个提供三个高级功能的库： 极其简单的引擎和事件系统 开箱即用的指标，可轻松评估模型 内置处理程序来组成训练管道、保存工件以及记录参数和指标 简化训练和验证循环不再编码 for/while 循环和迭代。 用户实例化引擎并运行它们。 Example from ignite.engine import Engine, Events, create_supervised_evaluator from ignite.metrics import Accuracy # 设置训

主要说明VGG和Resnet网络提取图像特征

基于UDP实现的TCP协议，实现了三次握手，四次挥手，超时机制，停等机制等

山东大学软件学院Python实验，使用sklearn建立汽车分类器模型