概述Seq2Seq是一种深度学习模型，主要用于处理序列到序列的转换问题，如机器翻译、对话生成等。该模型主要由两个循环神经网络（RNN）组成，一个是编码器（Encoder），另一个是解码器（Decoder）。seq2seq基本结构Seq2Seq被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是GoogleBrain团队的《SequencetoSequenceLearningwithNe

以下是一个使用Python编写的深度学习程序实例，用于训练一个简单的神经网络来分类手写数字：importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnist

激活函数激活函数可以让神经网引入非线性性质，去除线性相关特征映射，是网络捕获数据中的不同特征；relu=max（0，x）输出为0到正无穷sigmod输出为0-1形状为srelu输出为-1-1以0为中心，形状为sNumpy广播机制1：两个tensor维度完全相同2：两个tensor维度不同，此时从最后一维开始比较，若其中一个tensor最后一维为1则可以进行广播，继续比较倒数第二维，若有一个为1或者

目录0.前言1.独热编码1.1独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP

目录（1）whydeeplearningisgamechanging?（2）itallstartedwithaneuron（3）Perceptron（4）PerceptronforBinaryClassification（5）putitalltogether（6）multilayerPerceptron（7）backpropagation（8）实战演练-使用感知机用于感情识别1.数据集划分2.将文

Docs»Layers»卷积层ConvolutionalEditonGitHub[source]Conv1Dkeras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides

我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。一、数据准备首先，载入必要的packages/libraries。importtensorf

一、创建自定义图片数据集1、数据收集以10张小狗图片和10张小猫图片为例2、数据预处理1、创建Excel表格，并在其中创建两列，一列是图片路径，另一列是对应的标签（狗0、猫1）2、用pandas库的read_excel函数读取Excel，用PIL库的Image函数将图片数据格式化importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_

目录1、MNIST数字分类数据集2、CIFAR10小图像分类数据集3、CIFAR100小图像分类数据集4、IMDB电影评论情感分类数据集参数说明imdb_word_index.json示例5、路透社新闻专线分类数据集reuters_word_index.json6、FashionMNIST数据集7、加州房价回归数据集参数说明1、MNIST数字分类数据集包含60000个10位数的28x28灰度图像的

目录Probabilisticlosses1、BinaryCrossentropy2、CategoricalCrossentropy3、SparseCategoricalCrossentropy4、Poissonclass5、binary_crossentropy6、sparse_categorical_crossentropy7、KLDivergenceclassProbabilisticlos

一、笔记视频pytorch深度学习（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）二、获取方式方式一：点击下面的链接pytorch深度学习笔记如果链接无法打开直接复制下方链接即可

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。

注意这里不是矩阵的相乘，在python中使用conv_forward,在tensorflow里使用tf.nn.conv2d,在keras中使用Conv2D实现来看一个更简单的是

制作一个集成的深度学习工具包，颈动脉医疗图像的深度学习代码都可以在本平台上运行，平台基于TensorFlow、Caffe、CNTK、Keras、Theano等多种深度学习框架并可以部署在同一硬件环境，因此可以测试颈动脉医疗图像深度学习在不同深度学习框架上的准确率和效率

迁移学习之最大分类器差异的无监督域适应吴恩达深度学习笔记(67)-迁移学习（Transferlearning)深度学习不

前面介绍了多分类问题和二分类问题，现在我们来看另一种常见的任务，回归问题，回归问题得到的预测值是连续的，是non-categorical的。这里使用house-pricesdatasets数据集实现一个回归模型。由于训练数据只有404个，测试数据有102个，此时在从训练数据中拆分validationdataset会使我们的数据集过小。因此这里我们使用k-foldvalidation的方式。对于测试

准备环境参照以前的内容。下载数据来自微软Petimages700M数据描述：2万多张猫和狗的照片image.png下载后解压到任意路径。数据处理importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2#这是我的数据路径DATADIR="E:/Datasets/PetImages"CATEGPRIES=["Dog","Cat"]#生成规

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。

1.背景Keras是一个非常易于上手，好用的深度学习框架。不仅容易构建模型，而且容易保存模型。

python数据分析方向的第三方库是：1、Numpy；2、Pandas；3、SciPy；4、Matplotlib；5、Scikit-Learn；6、Keras；7、Gensim；8、Scrapy。

importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint

win10环境下，基于anaconda的一套实验环境一、问题描述如下图在调用时遇到ImportError:Nomodulenamed'tensorflow.keras’报错二、解决方案1.首先考虑的是没有安装

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容

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数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。

（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值（3）将时间序列数据转换成监督学习数据手动转换（4）数据集划分（split）为训练集和验证集4、创建MLP模型（1）设置超参数（2）创建模型（keras

DeepModelsforTextandSequence转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载RareEvent与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rareevent）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。语法多义性一个东西可能有

使用现有工具库：熟练掌握如scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等

Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearninggithub源码：Convolutionarithmeticbilibili视频：转置卷积（transposedconvolution）转置卷积（TransposedConvolution）【keras

例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等

采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测。引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。

动手深度学习笔记（四十八）8.4.循环神经网络8.4.循环神经网络8.4.1.无隐状态的神经网络8.4.2.有隐状态的循环神经网络8.4.3.基于循环神经网络的字符级语言模型8.4.4.困惑度（Perplexity

动手深度学习笔记（四十九）8.5.循环神经网络的从零开始实现8.5.循环神经网络的从零开始实现8.5.1.独热编码8.5.2.初始化模型参数8.5.3.循环神经网络模型8.5.4.预测8.5.循环神经网络的从零开始实现本节将根据

下面是一个使用TensorFlow和Keras的生成对抗网络（GAN）的基本示例，用于生成手写体数字。这个示例基于MNIST数据集。

8.Oracle深度学习笔记——BUFFERCACHE深入一最近项目一直和ORACLE死磕，感觉总是找不到出口，只能多看书少说话了。先记录多少是多少吧！

fromkeras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp%matplotlibinline

首先，需要安装使用的模块，pip一键搞定：pipinstallkeraspipinstallh5pypipinstalltensorflowTensorFlow的安装可能不的话下载的比较慢，也可以源码

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

#导入所需的库importnumpyasnpfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,Embedding,MultiHeadAttentionfromkeras.optimizersimportAdam

Keras库提供了一种方便的方式来加载预训练模型。预训练模型通常是在大型数据集上训练的，如ImageNet，这些模型已经学习到了大量的特征和模式。

2023年4月，初探TensorFlow2.0，对比了1.0版本的差异。接着，学习了TensorFlow2.0的常量矩阵、四则运算以及常用函数。学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。此外，还掌握了如何计算CNN输出特征图形的形状，这为优化

前馈神经网络发展历程神经元（M-P）神经元是1943年由两名科学家首次提出的神经元模型。在M-P模型中，神经元接受其他n个神经元的输入信号(0或1)，这些输入信号经过权重加权并求和，将求和结果与阈值(threshold)θ比较，然后经过激活函数处理，得到神经元的输出。y=∑i=1nωijxi+θy=\sum^n_{i=1}\omega_{ij}x_i+\thetay=i=1∑nωijxi+θM-P

.检查更新2.输入法3.修改theme4.下载python相关4.1安装anaconda24.2下载常用库4.3下载talib4.4安装opencv5安装和配置pytcharm6tensorflow+keras

Keras-TextClassificationhttps://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassificationInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2

本章将进一步介绍神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器；还会简要介绍Keras，它是贯穿本书的Python深度学习库。你还将建立深度学习工作站，安装好TensorFlow和

Keras3.0介绍https://keras.io/keras_3/Keras3.0升级是对Keras的全面重写，引入了一系列令人振奋的新特性，为深度学习领域带来了全新的可能性。

github上的开源项目，看介绍可以将设计ui图片转换为HTML和CSS源码地址：GitCode-开发者的代码家园我的mac安装了2.7和3.11，就用3吧直接上代码安装pip3installkerastensorflowpillowh5pyjupyter

mnist手写数字数据集加载1、问题在进行手写数字生成时需要使用mnist数据集，第一次加载该数据集需要使用tensorflow.keras.datasets.mnist库进行数据加载load_data

你在互联网上找到的大多数人脸识别算法和研究论文都遭受照片攻击。这些方法在检测和识别来自网络摄像头的图像、视频和视频流中的人脸方面非常有效。然而，他们无法区分现实生活中的面孔和照片上的面孔。这种无法识别人脸的现象是由于这些算法在二维帧上工作。现在让我们想象一下我们想要实现一个人脸识别开门器。该系统可以很好地区分已知面孔和未知面孔，以便只有授权人员才能访问。尽管如此，一个心怀不轨的人只要出示授权人的照