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 与 TensorFlow2 生成式 AI(一)(4)

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默认情况下,GradientTape() 使用的内存资源在调用 gradient() 后被释放;但是,你也可以使用 persistent 参数来存储这些结果²³: x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape(persistent=True) as...

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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Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(一)(3)

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总结 在本章中,我们概述了 TensorFlow 是什么,以及它如何作为深度学习研究的改进,我们还探讨了设置 IDE、VSCode 和可重现应用程序的基础,Docker 容器。为了编排和部署 Docker 容器,我们讨论了 Kubernetes 框架,以及如何使用其 API 扩展容器组。最后,我描述...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(五)(3)

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在 PyBullet Gym 上运行 GAIL 在本章的代码示例中,我们将训练一个虚拟代理在一个模拟环境中导航 - 在许多 RL 论文中,这个环境是使用 Mujoco 框架 (www.mujoco.org/) 进行模拟的。Mujoco 代表 Multi joint dynamics with con...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(五)(2)

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逆强化学习:从专家中学习 上面的深度 Q 学习示例依赖于一个明确的奖励函数——游戏中的分数。然而,我们并不总是能够访问明确的奖励函数,包括在重要的现实场景中,比如自动驾驶汽车。在驾驶员根据道路上的环境选择导航的情况下,我们会给予什么“奖励”值呢?虽然我们对“正确”决定有直观的感觉,但为这样的奖励函数...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(五)(1)

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第十二章:用生成式人工智能玩视频游戏:GAIL 在之前的章节中,我们已经看到如何使用生成式人工智能来生成简单的(受限玻尔兹曼机器)和复杂的(变分自动编码器,生成式对抗模型)图像,音符(MuseGAN)和新颖文本(BERT,GPT-3)。 在所有先前的示例中,我们着重于使用深度神经网络生成复杂数据。然...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(四)(4)

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Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(四)(3)https://developer.aliyun.com/article/1512054 用于音乐生成的 LSTM 模型 如前所述,我们的第一个音乐生成模型将是第九章,文本生成方法的崛起中基于 LSTM 的文本生成模型的扩展版本。然而...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(四)(2)

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Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(四)(1)https://developer.aliyun.com/article/1512052 为了最佳的内存利用,我们可以利用tf.data API 将我们的数据切片为可管理的片段。我们将我们的输入序列限制在 100 个字符长度,并且这个...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(四)(1)

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第九章:文本生成方法的崛起 在前几章中,我们讨论了不同的方法和技术来开发和训练生成模型。特别是在第六章“使用 GAN 生成图像”中,我们讨论了生成模型的分类以及介绍了显式和隐式类。在整本书中,我们的重点一直是在视觉空间中开发生成模型,利用图像和视频数据集。深度学习在计算机视觉领域的发展以及易于理解性...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(三)(2)

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Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(三)(1)https://developer.aliyun.com/article/1512046 关于这个设置如何工作的详细信息如下: 两个自编码器在训练过程中使用反向传播学习重构它们各自的输入。 每个自编码器都试图最小化重构误差。在我们的情...

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