21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解 何之源 计算机网络·人工智能·0字 完本| 更新时间 本书以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、...
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#coding:utf-8#导入tensorflow#这句import tensorflow as tf是导入TensorFlow约定俗成的做法,请大家记住。importtensorflow as tf#导入MNIST教学的模块fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#与之前一样,读入MNIST数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)#创建x,x是一...
在前面的章节中,已经介绍了如何利用深度卷积网络进行图像识别。在卷积网络中,输入一般是一张图像,中间层是若干卷积运算,输出是图像的类别。在训练阶段,会使用大量的训练图片计算梯度,网络根据梯度不断地调整和学习最佳的参数。对此,通常会有一些疑问,例如:(1)卷积层究竟学习到了什么内容?(2)卷积层的参数代表的意义是...
21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解 以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本 书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。
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21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解06—人脸检测和识别——MTCNN人脸检测 目录 MTCNN原理 PNet RNet ONet 配置运行环境 参数选项 检测核心代码:src/align/detect_face.py/detect_face函数 generateBoundingBox(imap, reg, scale, t) nms(boxes, threshold, method) 疑惑 正文 本篇主要讲述利用MTCNN的...
《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含21 个...