说明：Meetei-Mayek字符识别：用于Meetei Mayek脚本识别的混合CNN+LSTM模型。

说明：NumPy中的矢量化2D卷积

说明：利用深度学习ResNet进行特征提取的图像检索系统、用于存储和检索的本地优化产品量化技术，以及使用Nvidia技术（如TensorRT和Triton Server）的高效部署，所有这些都可以通过FastAPI支持的web API进行访问。

说明：基于Fortran的前馈神经网络库。虽然该库目前专注于3D卷积神经网络（CNN），但它可以处理大多数标准隐层形式的神经网络，并计划集成更多。

说明：欢迎来到深度学习奥德赛！该存储库包含深度神经网络的代码。在这里，您将找到代码、项目和资源。

说明：Python中的人脸Landmark检测，使用OpenCV进行实时视频捕获和基本人脸检测。该项目为高级人脸地标模型奠定了基础，利用预先训练的人脸检测模型和自定义训练的CNN进行准确的人脸地标识别。

说明：我的存储各种人工智能解决方案的库

说明：该存储库跟踪我在深度学习中的学习历程。它包括各种项目和见解，展示了我在该领域的进步和热情。

说明：Python中的人脸Landmark检测，使用OpenCV进行实时视频捕获和基本人脸检测。该项目为高级人脸地标模型奠定了基础，利用预先训练的人脸检测模型和自定义训练的CNN进行准确的人脸地标识别。

说明：使用CNN检测人工智能生成图像的实用性快速研究

说明：使用ResNet50的转移学习进行动物分类

说明：在PyTorch中实现的深度学习模型

说明：用于创建和使用GAN、RNN、CNN、R-CNN以及经典神经网络的机器学习库。

说明：在这个项目中，我使用了50k的图像数据集，并使用40k数据集的人工神经网络进行训练，但我得到了约40%的低精度。因此，在转移学习方法中，使用预先训练的CNN模型Resnet-50和数据集Imagenet。使用排除的连接层，然后使用我的数据集CIFR-10对其进行训练，并获得0.938的精度

说明：深度学习课程

说明：利用CNN对各种动物物种图像进行分类

说明：该存储库描述了使用深度学习（DL）的基于人工智能的方法，为多个卷积神经网络（CNN）模型和性能比较制定了基准，专门用于检查。请随意贡献。

说明：Python笔记本，包含使用张量流构建的各种计算机视觉模型

说明：DREAMING Inpainting挑战的存储库。

说明：本课程旨在逐步介绍深度学习的核心概念，重点介绍CNN及其在PyTorch中的实现。您将获得使用数据集、实现CNN架构和有效训练深度学习模型的实践经验。

说明：MindfulML（思维ML）

说明：面向查询的视频摘要论文的卷积层次注意网络的PyTorch实现，被AAAI2020会议接受。

说明：（）人工智能

说明：从头开始深度学习

说明：与Pytorch一起从头开始学习深度学习之旅，即从张量和梯度到高级主题，如生成对抗网络

说明：在COCO数据集上训练代码，并使用图像字幕的注意模型。使用预训练模型，如VGG-16

说明：信号处理课程的最终项目，专注于帕金森病检测。

说明：基于CNN的马铃薯病害分类

说明：柑桔害虫分类、柑桔溃疡病病原昆虫早期检测和溃疡病检测

说明：基于NumPy的卷积神经网络