【图像识别】谷物识别系统Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别

【图像识别】谷物识别系统Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别

谷物识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型,通过对11种谷物图片数据集('大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '荞麦', '黄豆', '黑米', '黑豆')进行训练,得到一个...

中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型

中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型

一、介绍 中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法(ResNet50算法)通过对10中常见的中草药图片数据集('丹参', '五味子', '山茱萸', '柴胡', '桔梗', '牡丹皮', '连翘', '金银花', '黄姜', '黄芩')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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【科技少年】Python绘画编程第一课

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食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型

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一、介绍 食物识别系统。该项目通过构建包含11种常见食物类别(包括'Bread', 'Dairy product', 'Dessert', 'Egg', 'Fried food', 'Meat', 'Noodles-Pasta', 'Rice', 'Seafood', 'Soup', 'Vegeta...

Python深度学习基于Tensorflow(6)神经网络基础

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万能近似定理(Universal Approximation theorem)是神经网络的重要理论,其说明了多层网络在足够多的神经元的情况下,是可以拟合任何函数的。Understanding the Universal Approximation Theorem – Towards AI 单层神经网...

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

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

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33792 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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。 当客户的数据是非线性时...

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

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

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689  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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记...

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

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

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26562 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。 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow 的 LSTM 模型 由 MSE 衡量的预测准确性 GPU 设置(如果可用) ....

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|数据分享

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=26230  什么是CNN 本文演示了如何训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对图像(查看文末了解数据获取方式)进行分类。 Convolutional Neural Networks (ConvNets 或 CNNs)是一类神经网络,...

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2

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2

如果指数式移动平均数这么好,为什么还需要更好的模型? 拟合结果很好,遵循真实的分布(并且由非常低的MSE证明)。实际上,仅凭第二天的股票市场价格是没有意义的。就我个人而言,我想要的不是第二天的确切股市价格,而是未来30天的股市价格是上涨还是下跌。尝试这样做,你会发现EMA方法的缺陷。 现在尝试在窗口...

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1

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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。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记忆方面。在本文中,你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 下载数据 - 使用从雅虎财经收集的...

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