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2年10月17天

tensorflow 2.X 自动构建任意层的深度神经网络(DNN)一些参考博客:tensorflow2.0 和tensorflow1.0的区别第一种方式:为自定义各种模块第二种方式:序列化定义 Dense Net(缺点:每一层难操作)第三种方式:使用Keras的API 显式定义 Dense Net(这种策略好)说明

看了很多关于tensorflow2.x构建网络的教程,大都是逐一定义每一层。这里介绍一种提供输入维度,输出维度,隐藏层数目列表,构建网络的一种方式。需要导入的模块有:import osimport sysimport tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlibimport platformimport shutilimport timeimport Model_base构建网络的命令为:model = MSPD.

使用小波变换进行灰度图像的融合融合程序结果

参考: https://blog.csdn.net/liu_guanzhang/article/details/42120861 本文旨在利用小波变换实现一个很简单的融合算法,对小波变换的应用有个粗略的认识。当然本文的算法其实是很简陋的,仅是作为一个例子,不具有广泛应用的实际。 在下面的程序中,我们基于这样一个简单的融合规则,即对2幅图像的低频部分采取均值,而对2幅图像的高频部分,我们留下对...

WD的修法

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