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我有八个文件夹,每个文件夹中有1300个CSV文件(3 * 50),每个文件夹代表一个标签,但是我不知道如何
我通过deeplearning.ai在Coursera课程中学习了NN,因为我的一项作业是使用Keras进行ResNet50实现的作业,但我发
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我正在处理医学数据,并尝试建立具有2个输入的TF模型。<br/> -第一个输入是一个numpy数组,其中包含有
我们是数据科学(和编程)领域的新手,我们正在尝试为二进制分类(男性-女性)建立一个cnn模型。我
我尝试用大小为(2000,20,10,12)的X_train和大小为(2000,12)的y_train馈送Conv2D网络-每个通道一个输出
我想在Keras中构建一个自定义的卷积层,对两个内核和一个图像进行卷积,我希望在我的网络中实现它,
预先感谢您阅读这么长的问题:)) <strong>背景知识(可以跳过)</strong>:我正在使用CNN对一组频
我正在尝试编写一个crnn模型,该模型从图像中读取文本。 这是我用于训练的文件路径: <pre><cod
在不进行鸟的分类时,我在上课时遇到了错误。 <pre><code>BIRDS = [&#39;AcadianFlycatcher&#39;,&#39;AfricanBarredOwl
我有一个Conv2D图层,输入尺寸为256×226×3: <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>self.conv1 = self.track_laye
因此,在当前的项目中,我必须修改此<a href="https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0308.pdf" rel="nofollow noreferrer">pa
我正在建立一个图像分类器模型,该模型使用CNN对手写数字MNIST 28x28灰度图像进行分类 这是我的图层定
如何使用python对RNN算法与CNN层进行组合或将其进行图像分类?
我需要一些帮助。我正在尝试制作一个自定义的CNN,该CNN应该接受一个通道图像并进行二进制分类。这
我尝试在mnist.pkl.gz文件之类的图像数据中运行cnn。 我将图片大小调整为32x32,并使其成为pkl文件。
我创建了一个CNN模型,用于使用<em> mnist时尚数据集</em>来预测时尚。训练完模型后,我尝试预测了从Keras
我遇到一个问题,即逐渐降低Tensorflow会话的速度。在for循环中运行。示例代码如下。 <pre><code>with tf.c
我试图从CS231n了解三层CNN的示例代码。但是有一个变量,我无法理解它的含义。在下面的代码中,它是
我想合并来自多个CNN的输入并将其作为RNN模型的输入。它基本上是一个具有多个CNN头的CRNN。 我有3个时