资源列表
Two-Layer-CNN-on-MNIST-master
- cnn Mnist 两层卷积实现，可以达到97%d 识别率，大家可以拿来上手试用(CNN MNIST two layers)
03_III._DIVIDE__CONQUER_ALGORITHMS_Week_1
- 人工智能，深度学习，神经网络，基础算法，适合学习的PPT /视频(Artificial intelligence)
环形一级倒立摆
- 一阶环形倒立摆模糊控制器实现及仿真模型，需要的可以下载哦(Circular inverted pendulum fuzzy control and simulation model)
MTCNN-Tensorflow-master
- 基于tensorflow的mtcnn人脸关键点检测(tensorflow mtcnn face_landmarks)
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。 #### 网络说明： --- *
VGG19_with_tensorflow-master111
- 卷积神经网络,vgg19利用TensorFlow实现VGG19(cnn Convolution neural network, vgg19 realized vgg119 by tensor flow)
遗传算法BP网络
- 基于人工神经网络的遗传算法算法融合，利用遗传算法结合BP来达到最优结果(Algorithm fusion of genetic algorithm based on artificial neural network)
贝叶斯方法 -概率编程与贝叶斯推断 zip
- Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的Numpy等。作者在本书中使用另一个库PyMC，它依赖
py3-neural-network-master
- Python3.6实现神经网络算法，经过mnist数据集测试后表现良好，准确率约为95%-96%。 /src 为源代码 /data为mnist算集(This is a code samples for "Neural Networks and Deep Learning" using python3.)
leela-zero-0.14
- leelazero围棋软件源代码，开源软件，GitHub-gcp制作(leela-zero go,GitHub-gcp)
LSTM-morevalible
- LSTM 多变量预测，天气等影戏因素，可以执行，完全可以执行，思想也很简单(LSTM multivariable prediction)
CNN-SVM
- 运用卷积神经网络来提取图片的特征值并用SVM做出分类(using CNN And SVM to train my pictures.)