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GAN-minist-tensorflow-master
- GAN 的基本例程，能够很好的帮助你理解生成对抗网络(The basic routines of GAN can help you understand how to generate confrontation networks.)
tensorflow-resnet-master
- 残差神经网络的代码，可以用，非常好，，，，，，。(resual CNN about deep learning ,very good.........................)
Tensorflow CNN
- 卷积神经网络识别手写数字，放在jupyter直接跑，99%识别率，已经和Tensorboard联通好了(Convolutional neural network recognizes handwritten numerals and runs directly on jupyter. The recognition rate is 99%. It has been connected with Tensorboard.)
跨模态文字检索图片102花卉数据
- 跨模态检索 tensorflow实现，使用googlenet处理图片，char-cnn处理文字，使用triple-loss训练(Tensorflow is implemented by cross-modal retrieval, using Google eNet to process pictures, char-cnn to process text, and triple-loss training)
tensorflow-infogan-master
- 很好的GAN安装包，包含平台版本配置需求及操作说明(A good example of GAN, including platform version configuration requirements and operation instruction)
Intelligent-monitoring-platform
- 智能监控平台的网站服务基于Flask开源框架，图像识别与信息提取功能则基于cv2和tensorflow等一系列相关的第三方库。以网页的形式进行人脸识别、目标检测、目标跟踪等，并且可以存储相关的操作记录、用户登录、管理员登录(Intelligent monitoring platform's website service is based on Flask open source fr a mework, while image rec
lstm
- 实现一多维时序数据的预测，相关参数可自行修改(Realization of prediction of multidimensional time series data)
tensorflow-vgg16-train-and-test-master
- vgg深度学习，图像识别，用于图像的分类，在python上运行(vgg deep learning, image recognition, used for image classification, running on Python)
tf_stock_1
- 利用lstm预测股票接下来100个时刻的股价，并作图(Using LSTM to Predict Stock Price)
ac_gan_pytorch
- tensorflow框架下的AC-GAN源码(Source code of AC-GAN)
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要
Tensorflow+实战Google深度学习框架
- 神经网络相关书籍，可以把其作为初学神经网络人士的课本，上面有一些关于神经网络很基础的知识(Neural network related books, which can be used as textbooks for beginner neural network people. There are some basic knowledge about neural networks.)
object_detect.py
- 使用CNN检测目标 基于Tensorflow目标检测API(Uses CNN to detect objects. Based on Tensorflow Object Detection API)
04.CNN处理CiFar
- 以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
convolutional_network
- 用tensorflow搭建卷积神经网络实现手写数据集的识别(Recognition of Handwritten Data Set by Constructing Convolutional Neural Network with Tenorflow)
gsFaceMotDeepSort.tar
- 实现人脸识别后对目标的追踪，返回追踪ID(Tracking the target after face recognition and returning tracking ID)
chatbot
- 聊天机器人 原理： 严谨的说叫 ”基于深度学习的开放域生成对话模型“，框架为Keras（Tensorflow的高层包装），方案为主流的RNN（循环神经网络）的变种LSTM（长短期记忆网络）+seq2seq（序列到序列模型），外加算法Attention Mechanism（注意力机制），分词工具为jieba，UI为Tkinter，基于”青云“语料（10万+闲聊对话）训练。 运行环境：python3.6以上，Tensorflow，pan
code
- 利用python编写室内定位机器学习，计算结果，室内定位(Indoor Localization by wifi)
电影推荐系统
- 电影推荐系统，是用python在tensorflow的环境下具体实现的(Movie recommendation system is implemented by Python in tensorflow environment)
TensorFlow2深度学习.pdf
- Tensor Flow 2 的最新教程，基于tensor flow最新的版本。(Tensor Flow 2's latest tutorial)