深度学习实战

机器学习实战——股票close预测

另一篇用深度学习搞得，见：深度学习实战——CNN+LSTM+Attention预测股票技术栈xgboostpython原理都是很简单的小玩意，试了下发现预测的还不错，先上效果图：有点惊讶，简单的仅仅用close
只会git clone的程序员·2022-12-07 00:15

深度学习实战：keras框架，循环神经网络做文本预测和文本生成

1.介绍基于keras框架的深度学习实战，利用三国演义文本集，LSTM神经网络模型，训练文本数据，预测文本，自动生成文本。本文使用Sequential顺序模型，它可以由多个网络层线性堆叠。
勋章DhR·2022-12-06 20:13

【深度学习实战：利用墨尔本十年的温度数据，基于keras框架用循环神经网络LSTM做时间序列预测】

学习笔记，仅供参考！介绍RNN是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，这里使用的是manytoone的结构类型，输入序列，输出为单个值，类似于之前的文本分类和文本生成或预测时间序列数据。本文使用的是目前常用的LSTM长短时记忆网络，相对于传统的循环神经网络，信息是通过多个隐含层逐层传递到
勋章DhR·2022-12-06 20:13

pytorch深度学习实战lesson33

第三十三课数据增广数据增广的不仅仅是处理图片，还可以处理文本或语音。我们在这里其实主要专注的是图片上的一些技术。可以看到这几张图是说是对一个松鼠做不同的一些处理，比如说可以把一些像素拿掉、把它的颜色做变换，然后最后面一个是对它的亮度做很多变换。目录理论部分实践部分理论部分Ces上的真实故事是讲在采集数据训练模型的时候，现场的场景至关重要，在实际部署的时候要充足的对现场的场景进行数据采集。特别是对于
光·宇·2022-12-06 19:09

Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类

Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类0.前言1.数据集与模型分析1.1数据集分析1.2模型分析2.歌曲流派分类模型2.1数据加载与预处理2.2模型构建与训练3.聚类分析小结系列链接0.前言音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签
盼小辉丶·2022-12-06 12:47

Keras深度学习实战（38）——图像字幕生成

Keras深度学习实战（38）——图像字幕生成0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.实现图像字幕生成模型2.1数据集加载与预处理2.2模型构建与训练3.使用束搜索生成字幕3.1束搜索原理
盼小辉丶·2022-12-06 12:17

深度学习实战：基于CNN的猫狗图像识别

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。主要内容包含：数据处理神经网络模型搭建数据增强实现本文中使用的深度学习框架是Keras；图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有125
尤尔小屋的猫·2022-12-06 10:21

pytorch深度学习实战lesson32

第三十二课分布式训练这个是15年的时候沐神在CMU装的一个小机群，里面有30台机器，各机群有大概60块GPU，60块GPU一共花了三四万美金的样子，就是大概20万人民币。沐神表示最亏的是当年他们跑了太多深度学习的实验，没有去挖矿，以至于错过了一个亿。少写点paper的话现在也就财务自由了。。。。我们给大家看一看。就是说在分布式的情况下，从之前的单机多卡拓展到分布式是什么样子，其实本质上是没任何区别
光·宇·2022-12-05 10:37

深度学习实战——手写数字识别

一，算法介绍代码和数据来自知乎帖https://zhuanlan.zhihu.com/p/274610199不过文中的错误代码有点多。。。有的是看评论改的，有的是我自己改的。这个算法全部放在一个.py文件中了，不涉及模型加载等。步骤就是先训练网络，然后查询网络，判断待识别图片中的数字。二，数据链接：https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/1
csuzhucong·2022-12-04 19:21

深度学习实战——CNN训练识别COVID-19肺炎肺部CT图模型

1.COVID-19肺炎肺部CT图特征简述(以下内容为查阅资料后整理，本人并非医学影像专业，如有错误敬请指正)主要为间质化改变，磨玻璃影2.数据预处理为减少GPU计算量，先使用crop函数裁去CT图黑边，并对图像进行resize（此处处理后的图片大小为420*290）训练集与测试集数据总数：traintestcovid-192289572normal15923983.使用卷积神经网络（CNN）参数
长弓同学·2022-12-04 16:50

深度学习实战（2）：肺炎预测｜附数据集与源码

目录写在前面项目任务简介实验结果导入需要的第三方库定义预处理函数加载数据集路径加载训练集的图像和标签部分图片展示加载测试图片Pickle存储已处理好的图片标签预处理将X转化为（None,200,200,1）的格式数据增强构建CNN神经网络展示CNN模型的详细信息Model.complie训练过程展示结果展示结果分析模型评估写在前面*本篇文章仅作为深度学习学习用途而非商用*运行系统：MacOS/Wi
正在黑化的KS·2022-12-04 16:43

第 12 章 基于块匹配的全景图像拼接--Matlab深度学习实战图像处理应用

第12章基于块匹配的全景图像拼接–Matlab深度学习实战图像处理应用GUI实现效果如图所示完整案例主函数文件Gui_Main.m文件functionvarargout=Gui_Main(varargin
海宝7号·2022-12-04 10:06

深度学习实战01：搭建神经网络五部法

1步骤1.1选择模型Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。a）序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作也比较简单b）函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。1.2搭建
不会产品的码农不是好的运营·2022-12-04 09:06

深度学习实战项目：速算题目批改

深度学习实战项目：速算题目批改前言一、摘要二、项目框架三、项目步骤1.数据处理1.1数据收集1.2数据打标1.3数据预处理2.模型训练2.1目标检测2.1.1模型介绍2.1.2模型训练2.1.3训练结果
独行者~·2022-12-02 17:29

【第 14 章 基于主成分分析的图像压缩和重建--matlab深度学习实战案例】

机器学习深度学习实战图像处理matlab基于主成分分析的图像压缩和重建–下载来源主函数：clc;clearall;closeall;I=imread('liftingbody.png');k=1;figure
海宝7号·2022-12-01 12:42

深度学习实战7-电商产品评论的情感分析

文章目录一、前期工作导入库包导入数据数据处理二、神经网络模型构建三、训练模型与测试大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个京东商品评论的情感分析与预测实战案例。进几年网上购物越来越流行，在加上疫情的缘故，很多人足不出户，使得更多人选择网购。这让京东、淘宝、拼多多等电商平台得到了很大的发展机遇。但是，这种需求也引发了更多的店商平台的激列竞争。在这种电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商
微学AI·2022-12-01 09:08

深度学习实战案例：电影评论二分类

第一个深度学习实战案例：电影评论分类公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~这里是机器学习杂货店MachineLearningGrocery~本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题
尤尔小屋的猫·2022-12-01 01:10

深度学习（二）：读取数据

首先，要先说明，我讲的这些深度学习实战项目流程，主要针对于自建数据集。在使用前要导入需要用到的库，不然会导致代码报错。读取数据上边博文讲了怎么打标签，接下来就是读取已经打完标签的数据。
大家都要开心·2022-11-30 18:56

【Tensorflow】深度学习实战03——Tensorflow实现AlexNet

【fishing-pan：https://blog.csdn.net/u013921430转载请注明出处】前言前两篇博文中分别利用卷积神经网络识别手写数字和对CIFAR-10数据集分类，在这两次的学习中，了解了神经网络的基本组成以及一些防止网络过拟合、增强网络泛化能力的Trick，也简单的了解了TensorFlow是如何编写网络模型的。这篇博文中讲到的是AlexNet，这个网络应该是目前最广为人知
不用先生·2022-11-30 13:30

AI绘画提示词创作指南：DALL·E 2、Midjourney和 Stable Diffusion最全大比拼 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42自然语言处理实战系列：https://
·2022-11-30 13:53

AI绘画提示词创作指南：DALL·E 2、Midjourney和 Stable Diffusion最全大比拼 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42自然语言处理实战系列：https://
·2022-11-30 13:46

深度学习实战（四）——TensorFlow卷积层的定义方式

一、最底层的方式：tf.nn模块tf.get_variable：声明各种权重和偏置变量，该函数在变量没有定义时会创建变量，如果变量已经定义好了则会获取该变量的值，正可用于变量迭代过程。关于tf.get_variable函数及里面参数的介绍见这里。conv1_weights=tf.get_variable('conv1_weights',shape=[3,3,num_channels,32],dty
马大哈先生·2022-11-30 10:27

Keras深度学习实战（37）——手写文字识别

Keras深度学习实战（37）——手写文字识别0.前言1.手写文字识别相关背景1.1Connectionisttemporalclassification(CTC)1.2解码CTC1.3计算CTC损失值
盼小辉丶·2022-11-29 23:21

NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials
ShowMeAI·2022-11-29 12:58

pytorch深度学习实战lesson31

第三十一课多GPU并行这个图是2014年的时候，农历新年那一天，沐神和老板在CMU装机器，但是这台机器没装好，散热有问题，因为GPU之间靠太近了，用了一个月之后烧掉了一块GPU。这是沐神第一次装GPU犯了个错误。我们引以为戒。目录理论部分实践部分理论部分一台机器一般能装16个GPU，那么如果有16个GPU的话，在训练和预测的时候，我们都可以将一个小批量切割多次到多个GPU，每个GPU做一些运算，或
光·宇·2022-11-29 07:57

深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。也许有人会说使用pytorch或者tensorflow框架，几行代码就可以搭建一个神经网络，为什么要自己手动去实现呢？我觉得使用现成框架确实很容易搭建一个神经网络，但是对于其中的计算原理如果不了解的话
阿_旭·2022-11-29 06:17

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门
阿_旭·2022-11-29 06:44

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（数据分析篇）

文章目录1.数据分析1.1训练数据分析（1）训练数据前5条数据（2）训练数据大小（3）训练数据统计信息（4）训练数据类型（5）训练数据缺失数据统计（6）训练数据缺失值可视化（7）训练数据缺失值相关性分析（8）训练数据标签分布柱状图（9）部分属性与房价关系分析（箱状图和散点图）1.2测试数据分析(1)测试数据前5条数据(2)测试数据类型统计(3)测试数据大小(4)测试数据缺失值统计(5)测试数据缺失
留小星·2022-11-28 17:51

深度学习实战（5）NLP数据预处理

NLP数据预处理前言常见的数据预处理Tokenisationlowercaseandtrue-casingstopwordsremovalStemmingandLemmatisation前言如何成为一个优秀的NLP工程师，it’snotallabouttraining!很多小伙伴的模型在训练集上表现良好，却在测试集上表现欠佳，有的小伙伴甚至连训练集都拟合不了。一个优秀的NLP工程师做一个项目的时候
icebird_craft·2022-11-28 08:37

pytorch深度学习实战lesson30

第三十课更多的芯片虽然GPU现在是目前模型训练的主流芯片然后大家很多时候在做预测的时候也在CPU上做预测，但实际上来说这个在慢慢的发生改变。今天看一下目前的一些这样子的芯片。上图是个手机芯片，可以看到有很多计算单元，比如CPU、DSP等等。首先讲一下DSP，DSP叫做digitalsignalprocessing就叫数字信号处理芯片，最早就是说给数字信号处理作用的，它主要是给点积、卷积、快速傅里叶
光·宇·2022-11-28 08:57

pytorch深度学习实战lesson29

第二十九课深度学习硬件这节课讲一下深度学习的硬件。具体来讲一下所谓的CPU和GPU有什么区别，为什么GPU会快？目录CPUGPU首先大家如果学习深度学习的话基本上都有一个GPU的电脑，如果你自己装一台机器的话，很有可能是一个这样子的配置，用英特尔i7的芯片，然后内存用的DDR4的内存，大概有32GB。然后再在机器上插一块显卡——泰坦X。CPU和GPU在进步的过程中，是有规律可言的。CPUi7-67
光·宇·2022-11-28 08:26

《PyTorch深度学习实战》学习小结

前言PyTorch是Facebook发布的一款非常具有个性的深度学习框架，它和Tensorflow，Keras，Theano等其他深度学习框架都不同，它是动态计算图模式，其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变，而其他几种框架都是静态计算图模式，其模型在运行之前就已经确定。PyTorch安装简易安装pipinstallnumpypipinstallscipypipinstallhttp://
一銤阳光·2022-11-28 07:13

【目标检测】基于yolov3的红细胞检测、计数项目(附代码+数据集)

今天手把手带大家做一个深度学习实战项目：基于yolov3的红细胞检测、计数项目。
机器不学习我学习·2022-11-28 00:37

【机器学习入门项目10例】（二）：鸢尾花分类预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 23:32

深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了

大家好，我是微学AI，今天给大家带来手写OCR识别的项目。手写的文稿在日常生活中较为常见，比如笔记、会议记录，合同签名、手写书信等，手写体的文字到处都有，所以针对手写体识别也是有较大的需求。目前手写体的识别相比印刷体识别率不是太高，主要有以下几个难点：中文汉字字符级别的类别较多；手写体字符的书写随意性较大,比如连笔字、草书、行书字体每个人的书写风格不一样以上难点对手写体的识别都带来了很大难度。本项
微学AI·2022-11-27 22:48

【机器学习入门项目10例】（四）：基于逻辑回归的泰坦尼克生存预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 20:55

【机器学习入门项目10例】（十）：PCA降维：简易人脸识别模型

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 19:12

【机器学习入门项目10例】（九）：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用（图片压缩）

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 17:40

【深度学习实战—番外篇2】：如何保存CIFAR-10数据集图片？

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、程序编写2.1文件夹建立2.2程序编写三、图片可视化一、简述CIFAR-10数据集是一个包含了60000张32×32的RGB图像数据集，所有图像共被划分为10个类别，分别为：['飞机','汽车','鸟','猫'
米开朗琪罗~·2022-11-27 14:02

UNet语义分割网络

、本文参考[炼丹术]UNet图像分割模型相关总结_animalslin的技术博客_51CTO博客https://cuijiahua.com/blog/2019/11/dl-14.htmlPytorch深度学习实战教程
benben044·2022-11-27 10:43

pytorch深度学习实战lesson28

第二十八课resnet的梯度计算（如何缓解梯度问题）沐神说：“假设你在卷积神经网络里面，只要了解一个神经网络的话，你就了解restnet就行了。restnet是一个很简单的也是很好用的一个网络。这也是大家会经常在实际中使用的一个网络。”目录理论部分实践部分理论部分如果不断地去加深神经网络，其实不一定会带来好处吗的。举个例子，假设上图的星星是最优值的位置，然后F1是一个函数，可以认为函数区域的大小代
光·宇·2022-11-27 08:59

009_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第十讲——卷积神经网络（CNN）基础篇

一、目的使用CNN网络对Mnist进行分类。二、编程我们使用pytorch框架。搭建两个卷积层、两个池化层、一个全连接层来实现。1、每一个卷积核它的通道数量要求和输入通道数量是一样的。这种卷积核的总数有多少个和你输出通道的数量是一样的。2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否padding。subsampling(或
王泽的随笔·2022-11-27 04:02

from_logits

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）tensorflow2.0画出model网络模型的拓扑图tensorflow2.0
あずにゃん·2022-11-27 01:53

Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

深度学习正在为广泛的行业带来革命性的变化。对于许多应用来说，深度学习通过做出更快和更准确的预测，证明其已经超越人类的预测。本书提供了自上而下和自下而上的方法来展示深度学习对不同领域现实问题的解决方案。这些应用程序包括计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测和机器人。本书主要内容：第1章编程环境、GPU计算、云解决方案和深度学习框架主要包括与环境和GPU计算相关的信息和方案。对于在不同平台上设置环境有
sdf57·2022-11-26 18:39

python 深度学习实战_75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

python深度学习实战_75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案第一章程序page8page11page12page16第一章程序学习python深度学习实战_75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案中
jianmin23·2022-11-26 18:04

深度学习实战13(进阶版)-文本纠错功能，经常写错别字的小伙伴的福星

大家好，我是微学AI，我们在日常生活中，经常会写一些文稿，比如：会议纪要，周报，日报，汇报材料，这些文稿里我们会发现有时候出现拼写、语法、标点等错误；其中拼写错误的错别字占大部分。经过初步统计：在微博等新媒体领域中，文本敏感和出错概率在2%左右；怎样才能快速解决这个错误问题呢，让机器帮我们找错别字，因为有时候自己写的文章，比较不容易找出错误，如果找出来需要反复通读全文，这也是很费时的一件事情。下面
微学AI·2022-11-26 10:50

pytorch深度学习实战lesson27

第二十七课批量归一化下面来讲批量归一化，现在几乎所有主流的卷积神经网络都是或多或少的用了批量归一化这个层。虽然我们之前看到的那些层比如pooling或convolution，其实他们在80年代就出现过了，只是现在我们把它做得更深更大。批量归一化虽然思想不新，但是这个特定的层确是最近几年才出来的，大家发现效果很好，特别是做很深的神经网络的时候，这个是不能避免的一个层。目录理论部分实践部分从零开始实现
光·宇·2022-11-25 20:53

pytorch深度学习实战lesson24

第二十四课VGG网络VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。目录理论部分实践部分理论部分考虑vgg之前，可以先考虑一下Alexne
光·宇·2022-11-25 20:22

pytorch深度学习实战lesson25

第二十五课networkinnetwork(NIN)NIN叫做networkinnetwork或者叫做网络中的网络。这个网络现在用的不多，几乎很少被用到。但是它里面提出了比较重要的概念，在之后很多网络都会被持续的用到。所以今天认识一下这一个网络。目录理论部分实践部分理论部分在alexnet和vgg的时候都在最后用了比较大的全连接层，在vgg和alexnet都是一样的，用了两个4096的全链阶层，最
光·宇·2022-11-25 20:38

Matlab深度学习实战一：LeNe-5图像分类篇MNIST数据集分十类且matlab提供模型框架全网为唯一详细操作流程

1.数据集简介下载与准备2.matlab搭建模型相关知识3.matlab软件的操作过程：（1）界面操作（2）深度学习设计器使用（3）图像数据导入（4）训练可视化一、数据集简介下载与准备本次用到的数据集是图片，如已经分号类，每个类文件夹是图片，如1链接：https://pan.baidu.com/s/14vu1YTtu-JlXqo2oiGpqDg提取码：7e71二、matlab搭建模型相关知识这是由
king 开龙wu·2022-11-25 15:34
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