残差网络 tensorflow

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Google最新开源Inception-ResNet-v2，借助残差网络进一步提升图像分类水准

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另类注意力机制之深度残差收缩网络（附代码）

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TensorFlow 资料外链

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三秦 7年前 1244

深度残差收缩网络(6)：代码实现

深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10
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从零开始自己搭建复杂网络（以Tensorflow为例）

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YJango：TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

目录 前言 机器学习 两大模块：数据、模型 三个阶段：训练、评估、预测 优势 实现 数据集：TFRecord+Dataset 定义input_fn 定义model_fn 正向传播 CNN：二维卷积层 RNN：循环层（双向循环层） CNN+RNN：一维卷积层+
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资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例 2017-05-27 全球人工智能   >>>>>>欢迎投稿：news@top25.cn<<<<<< 文章来源：github      采编：lily   本文是TensorFlow实现流行机器学习算
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