本教程展示了如何對結構化數據進行分類（例如CSV中的表格數據）。我們使用Keras定義模型，並將csv中各列的特征轉化為訓練的輸入。 本教程包含一下功能代碼： 使用Pandas加載CSV文件。 構建一個輸入的pipeline，使用tf.data批處理和打亂數據。 從CSV中的列映射 ...

TensorFlow 2.0 教程，這節開始是深度學習實踐　　 1.獲取Fashion MNIST數據集 　　本指南使用Fashion MNIST數據集，該數據集包含10個類別中的70,000個灰度圖像。 圖像顯示了低分辨率(28 x 28像素)的單件服裝，如下所示 ...

本文主要是使用【監督學習】實現一個圖像分類器，目的是識別圖片是貓還是狗。 從【數據預處理】到 【圖片預測】實現一個完整的流程， 當然這個分類在 Kaggle 上已經有人用【遷移學習】（VGG，Resnet）做過了，遷移學習我就不說了，我自己用 Keras + Tensorflow 完整的實現 ...

人工智能之父麥卡錫給出的定義 構建智能機器，特別是智能計算機程序的科學和工程。 人工智能是一種讓計算機程序能夠"智能地"思考的方式 思考的模式類似於人類。 什么是智能？ 智能的英語是 Intelligence 推理，知識，規划，學習，交流，感知，移動和操作 ...

　　上個月發布了四篇文章，主要講了深度學習中的“hello world”----mnist圖像識別，以及卷積神經網絡的原理詳解，包括基本原理、自己手寫CNN和paddlepaddle的源碼解析。這篇主要跟大家講講如何用PaddlePaddle和Tensorflow做圖像分類。所有程序都在 ...

NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。 底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上層：VC++，C#.NET Winform 源碼編譯，支持本地部署，雲部署。 圖像分類：點擊查看 （本文） 目標檢測：點擊查看 圖像分割：點擊查看 ...

一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得很慢，例如一張黑白的 28×28">28×2828×28 的手寫數字圖片，輸入層 ...

一、 keras的siamese(孿生網絡)實現案例 二、代碼實現 執行結果： 最終效果： ...