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  深度学习项目示例 使用自编码器进行模糊图像修复

  图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 20 ℃
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  深入学习Keras中Sequential模型及方法

  Sequential序贯模型　　序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。　　Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 19 ℃
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  如何使用Keras实现GAC模型生成MNIST数字图像

  #头条创作挑战赛#使用Keras实现GenerativeAdversarialNetwork（GAN）模型来生成MNIST数字图像的步骤如下：...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 18 ℃
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  深度学习框架Keras教程——Keras的高级用法和技巧

  Keras是一个高层次的深度学习框架，它提供了一组简单易用的接口，能够快速构建和训练深度神经网络模型。在这里，我将介绍一些Keras的高级用法和技巧，以帮助你更加有效地使用这个框架。自定义损失函数Keras提供了一些常见的损失函数，如均方误...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 15 ℃
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  「火炉炼AI」深度学习008-Keras解决多分类问题

  【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,mat...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 17 ℃
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  智造讲堂:深度学习框架之Keras

  引自：《深度学习》（作者：文龙,李新宇）...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 19 ℃
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  人工智能Keras CNN卷积神经网络的图片识别模型训练

  CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个图像分类器”。最初设计用于对手写数字进行...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 24 ℃
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  如何使用Keras函数式API进行深度学习?

  图：pixabay原文来源：https://machinelearningmastery.com作者：JasonBrownlee「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮可以这样说，KerasPython库使得创建深度学习模型变得快速且简...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 21 ℃
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  人工智能Keras的第一个图像分类器(CNN卷积神经网络的图片识别)

  CNN卷积神经网络是人工智能的开端，CNN卷积神经网络让计算机能够认识图片，文字，甚至音频与视频。CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个图像分类器”。最初设计用于对手写数字进行...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 31 ℃
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  如何使用Keras构建残差神经网络?

  什么是残差神经网络？原则上，神经网络的层数越多，应获得越好的结果。一个更深层的网络可以学到任何浅层的东西，甚至可能更多。如果对于给定的数据集，网络无法通过添加更多的层来学习更多东西，那么它就可以学习这些其他层的恒等映射(identitym...

  2024-11-23 nanyue 技术文章 23 ℃