基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
一、介绍 垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。 二、系统效果图片....
SAE助力TapTap微服务改造并快速上云的成功案例
Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)能帮助微服务应用极速上云,并能通过灵活的应用启停降低资源使用成本,降低运维难度。本文介绍SAE助力TapTap进行微服务改造并快速上云的成功案例。
【图像识别】谷物识别系统Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别
谷物识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经算法网络模型,通过对11种谷物图片数据集('大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '荞麦', '黄豆', '黑米', '黑豆')进行训练,得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用....
深度学习中必备的算法:神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
深度学习是一种新兴的技术,已经在许多领域中得到广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中,算法是实现任务的核心,因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。 本文将详细介绍深度学习中必备的算法,包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 神经网络 神经网络是深度学习的核心算法之一,它是一种模仿人脑神经系统的算法。神经网络由神经元和它们之间的连接组成,它们可以学习输...
【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解(超详细必看)
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1)Adam算法: 基于一阶或二阶动量(Moments)的随机梯度下降算法,动量是非负超参数,主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。(2)SGD算法: 动量梯度下降算法。(3)Adagrad算法: 学习率与参数更新频率相关。(4)Adamax算法:Adam算法的扩展型,词嵌入运算有时优于Adam算法。(5)Ftrl....
【深度学习】常用算法生成对抗网络、自编码网络、多层感知机、反向传播等讲解(图文解释 超详细)
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络GANGenerative Adversarial Network 两个组件组成:一个生成器,用于生成虚拟数据,另一个是鉴别器,用于(GAN)生成式深度学习算法,可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 工作原理概要如下:(1)初始训练期间,生成器产生虚拟数据,并输入鉴别器。(2)鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。(3)对抗网络将鉴....
TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:pai-eas和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网,只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:Redis和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时,将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单,就能调通本地测试时,开通公网地址,将本地IP添加到Redis白名单,就能调通公网访问T...
深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
前言近年来,深度学习模型性能取得了飞跃,可以在单个网络中使用大量隐藏层。训练深度学习模型可能会占用大量计算资源,并且通常在图形处理单元(GPU)上进行,同时为了获得最优的模型性能,可能需要网络架构和超参数的反复修改和调整,通常此过程取决于实际问题和网络架构设计人员的经验,而利用遗传算法可以将此过程自动化,同时可以在可接受的时间开销内找到更好的网络架构。专门的深度学习库,例如 TensorFlow....
DL:深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解释和感悟(九)
DRN Deep residual networks (DRN) are very deep FFNNs with extra connections passing input from one layer to a later layer (often 2 to 5 layers) as well as the next layer. Instead....
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