搜索资源列表
DeepLearningTutorials-python
- 深度神经网络轻量级工具包，Python简单实现，内含各种模型的代码以及模型的简单理解说明，适合初学者阅读使用。-Deep Neural Networks lightweight toolkit, Python simple implementation, containing simple to understand explanation of each model and the model code, suitable for beginners read.
OS-ELM(Python)
- ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络，该代码是用python实现的极限学习机，亲测有用-extreme learning machine realized by python，it works well
tensorflow_simple_neuNetwork
- 基于tensorflow的简单神经网络代码实现(Implementation of simple neural network code based on tensorflow)
tensorflow_cov_mnist
- 基于tensorflow的mnist数据集卷积神经网络简单代码实现。(MNIST dataset based on tensorflow convolutional neural network simple code implementation)
预测
- BP神经网络模型预测的Python代码实现，测试有效(BP neural network model forecast Python code implementation, test effectiveness)
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
gated-graph-neural-network-samples-master
- 此代码是门控图神经网络的python代码实现(This code is a Python code implementation of the gating graph neural network)
U-Net-master-python
- 论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation的实现代码，使用Unet卷积神经网络，实现了细胞的轮廓识别。使用Python代码，keras框架。