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脚本格式的视频。

于 2022-02-02 发布 文件大小:8.11 MB
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  • 《TensorFlow实战(黄文坚)》.pdf以及随书源码下载
    《TensorFlow实战(黄文坚)》目录: 1 TensorFlow基础 11.1 TensorFlow概要 11.2 TensorFlow编程模型简介 42 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 182.1 主流深度学习框架对比 182.2 各深度学习框架简介 203 TensorFlow第一步 393.1 TensorFlow的编译及安装 393.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 464 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 554.1 自编码器简介 554.2 TensorFlow实现自编码器 594.3 多层感知机简介 664.4 TensorFlow实现多层感知机 705 TensorFlow实现卷积神经网络 745.1 卷积神经网络简介 745.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 805.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 836 TensorFlow实现经典卷积神经网络 956.1 TensorFlow实现AlexNet 976.2 TensorFlow实现VGGNet 1086.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 1196.4 TensorFlow实现ResNet 1436.5 卷积神经网络发展趋势 1567 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 1597.1 TensorFlow实现Word2Vec 1597.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 1737.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 1888 TensorFlow实现深度强化学习 1958.1 深度强化学习简介 1958.2 TensorFlow实现策略网络 2018.3 TensorFlow实现估值网络 2139 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 2339.1 TensorBoard 2339.2 多GPU并行 2439.3 分布式并行 24910 TF.Learn从入门到精通 25910.1 分布式Estimator 25910.2 深度学习Estimator 26710.3 机器学习Estimator 27210.4 DataFrame 27810.5 监督器Monitors 27911 TF.Contrib的其他组件 28311.1 统计分布 28311.2 Layer模块 28511.3 性能分析器tfprof 293参考文献 297
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    模拟退火加变领域搜索解决EVRPTW的问题(Simulated annealing and variable domain search to solve the problem of EVRPTW)
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    说明:  CN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。(CN classifies images at the pixel level, thus resolving the problem of semantic segmentation at the semantic level. Unlike classical CNN, which uses full-connection layer to get fixed-length feature vectors after convolution layer for classification (full-connection layer + soft Max output), FCN can accept any size of input image, and uses deconvolution layer to sample feature map of the last convolution layer to restore it to the same size of input image, so that each pixel can be generated. At the same time, the spatial information of the original input image is retained. Finally, the pixel-by-pixel classification is carried out on the feature map sampled above.)
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