Python卷积神经网络人脸识别程序，可用于开发新的面部识别软件

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句子的分类非常具有挑战性，因为句子包含的上下文信息有限。 在本文中，我们提出了一种用于句子分类的注意力门控卷积神经网络（AGCNN），该方法通过使用专用的卷积编码器从不同大小的特征上下文窗口中生成注意权重。 它充分利用有限的上下文信息来提取和增强重要特征在预测句子类别中的影响。 实验结果表明，我们的模型可比标准CNN模型提高3.1％的精度，并且在六项任务中的四项上均能获得超过基准的竞争性结果。 此外，我们设计了一个激活函数，即自然对数重定比例的整流线性单位（NLReLU）。 实验表明，NLReLU的性能优于ReLU，可与AGCNN上的其他知名激活功能相媲美。

Tensorflow中的图像修复模型实现 “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 原始论文： YouTube上的演示： 部分卷积 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： ((conved_mask==0)==0) 因此，局部卷积的计算如下： Pconv(x) = (Conv(x*curr_bin_mask)*conved_mask+b)*new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。

一篇关于卷积自编码的论文，写的非常好，此处上传仅仅是为了通过我博客想下载的朋友。

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基于CNN卷积神经网络识别mnist手写数据集所有源码，包括误差反向传播实现的各种层以及加载mnist数据集的方法

该示例旨在说明如何对经过训练的模型进行客户端预测 原因 想象一下，您创建了一个模型，该模型可以完成很多工作并为人们提供帮助。 您将此模型放在网络上，每天使用大约1000个查询，数量不多。 简单的服务器可以处理它，但是有一天，这种模型被公众发现，并且您每天开始收到10万条查询，同一台服务器可能会死掉。 因此，现在您可以扩展服务器并添加越来越多的内存，也可以尝试将预测重写到客户端。 如果您选择第二个选项，则这里有适合您的教程。 组件 后端：Flask（我知道TFJS现在支持node，但是为了进行适当的预处理，它在python中） 预处理：cv2，numpy，您想要的任何python库 前端：tensorflowjs（我在cdn的头中有一个脚本，是为python开发人员设计的，目的是不下载模块） 模型 您可以下载我的模型或训练新模型。 不要忘记将其转换为适用于TFJS的格式。 用法 只需运行ap