Python TensorFlow Keras深度学习模型RetinaNet进行目标检测分析车牌数据
目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一，在交通管理、智能安防、自动驾驶等众多应用场景中具有重要意义。
Tag Archives: TensorFlow
Python TensorFlow双向Bi-LSTM长短期记忆神经网络深度学习可视化用户传感器活动数据
在本文中，我们旨在利用深度学习技术，特别是TensorFlow框架下的Keras库，对WISDM（无线传感器数据挖掘）数据集进行活动识别。
Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化
随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。
TensorFlow、Keras的LSTM神经网络异常检验和预测股市价格时间序列数据可视化python实例附代码数据
本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据，并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果。
Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
在这篇文章中，我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
使用TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集
鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一。
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
python TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估
本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。
Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义
深度学习的预测建模是现代开发人员需要了解的一项技能。
TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例
隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。
CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding ( 基于Tensorflow)
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用TensorFlow实现MNIST
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