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文章 2024-08-02 来自：开发者社区

【Tensorflow+Keras】keras实现条件生成对抗网络DCGAN--以Minis和fashion_mnist数据集为例

1 引言条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets，简称CGAN)是GAN的改进。举例如图所示，如果使用Minist数据集在GAN中，在训练时，随机初始化一个和图片大小一致的矩阵和原始图片的矩阵进行博弈，产生一个新的类似于原始图片的网络。在Conditional GAN中，在训练时，会同时输入label，告诉当...

文章 2024-04-26 来自：开发者社区

TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集|代码数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=30305 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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。任务描述这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔...

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集超详细）

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文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战（附源码和数据集超详细）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的....

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1：LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax分类器作为多分类输出，它对手写数字的识别十分有效，取得了超过人眼的识别精度，被应用于邮政编码和支票号码，但是它网络结构简单，难以处理复杂的图像分类问题 2：AlexNet随着高效....

文章 2022-07-25 来自：开发者社区

DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)

目录基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成设计思路输出结果核心代码相关文章DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)DL之DCGAN(Keras框架)：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

DL之DCGAN：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成

设计思路输出结果X像素取值范围是[-1.0, 1.0]_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape &...

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更新时间 2024-08-03 09:45:54

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