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北风网_tensor flow教程_测试唐诗生成效果_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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2012年,挑战赛让一个名为SUPerViSiOn的团队提交了使用创新神经网络架构的解决方案。ILSVRC解决方案通常具有创造力,但使SuperVision脱颖而出的原因在于其能够对图像进行准确分类。SUPerViSion的条目为ViSiOn的精确度设定了新的标准,并引起了对称为卷积神经网络技术的深度学习技术的关注。 卷积神经网络(CNNS)已逐渐普及。它们主要用于与计算机视觉相关的任务,但不仅限于处理图像。CNN可以与任何可以表示为张量的数据一起使用,其中在相关VaIUeS旁边(在网格中)对VaIUeS进行了排序。MiCrOSOft ReSearCh于2014年发布了PaPer,他们在其中使用CNN进行语音识别,其中输入张量是记录时排序的单行声音频率网格。对于图像,张量中的值是在与图像的宽度和高度相对应的网格中排序的像素。 在本章中,重点是使用TensorFloW中的CNN和图像。目标是使用TensorFloW构建CNN模型,该模型基于ImageNet数据库的子集对图像进行分类。训练CNN模型将需要使用TensorFloW中的图像并了解如何使用卷积神经网络(CNN)。本章的大部分
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