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使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之四:深度学习的特征工程
本文介绍了一种基于深度学习的交通标志识别方法,该方法采用卷积神经网络(CNN)进行交通标志的分类和识别。首先,通过收集大量交通标志数据并进行预处理,提取出有用的特征。然后,使用CNN对这些特征进行训练和分类。实验结果表明,该方法能够有效地识别不同类型的交通标志,准确率达到99.1%。
集智
2017-05-31
8.3K1
使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之三:搭建深度神经网络
本文介绍了如何在深度学习项目中使用 TensorFlow.js,通过实例演示了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中运行深度学习模型,并介绍了在服务器端使用 TensorFlow.js 部署模型的方法。
集智
2017-05-22
5.9K2
使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之二:Tensorflow 简明原理
本文介绍了如何通过C++代码实现一个基本的轮子,包括轮子中的各个组件,以及如何使用Tensorflow框架进行模型的训练和推理。同时,本文还介绍了一个基于云服务器的GPU集群的搭建过程,以及如何使用Python编程语言进行编程。本文的内容详实,深入浅出,适合对深度学习有兴趣,同时有一定的Linux系统基础和编程基础的读者阅读。
集智
2017-05-14
2.6K2
使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学习的回顾
本文介绍了神经网络在图像识别领域的研究进展,以及深度学习技术在图像分类、物体检测、语义分割、姿态估计等方向的算法应用。通过对比不同神经网络模型在性能、速度、易用性等方面的差异,进一步分析了各种方法的优缺点,并展望了未来研究方向。
集智
2017-05-10
7.1K5
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