python深度学习第10页

Python深度学习实战PyQt5窗口切换的堆叠布局示例详解

目录1.堆叠布局简介1.1什么是堆叠布局（StackedLayout）1.2堆叠布局的实现方法2.创建多窗口切换的堆叠布局3.堆叠布局的主程序设计3.1QStackedWidget类3.2建立信号/槽连接3.3页面控制程序3.4堆叠布局中的控件操作软件项目中经常需要多种不同的图形界面，以适应不同的任务场景。选项卡控件（QTackedWidget）通过标签选择打开对应的对话框页面，不需要另外编程。堆

·2021-10-18 13:05

Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

目录一、基础理论1、TensorFlow2、TensorFlow过程1、构建图阶段2、执行图阶段（会话）二、TensorFlow实例（执行加法）1、构造静态图1-1、创建数据（张量）1-2、创建操作（节点）2、会话（执行）API：普通执行fetches（多参数执行）feed_dict（参数补充）总代码一、基础理论1、TensorFlowtensor：张量（数据）flow：流动Tensor-Flow

·2021-10-16 23:52

Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionim

·2021-10-12 10:27

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型与softmax回归的简洁实现相比，唯一的区别是我们添加了2个全连接层。第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。第二层是输出层。net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25

·2021-10-11 19:34

Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减（L2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微笑变化敏感。例如，当我们对图像进行分类时，我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的。dropout在正向传播过程中，计算每一内部层同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的标准技术。这种方法之

·2021-10-11 16:58

Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

·2021-10-11 16:26

Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解

目录填充步幅上图中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维度为2×22\times22×2。从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。填充以上面的图为例，在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。解决这个问题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）。例如，在上图中我们将3×33\times33×3输入填充到5×55

·2021-10-11 16:25

Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道

目录多输入通道多输出通道1×11\times11×1卷积层虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红、绿和蓝。但是到目前为止，我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。这使得我们可以将输入、卷积核和输出看作二维张量。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×h×w3\times{h}\times{w}3×h×w

·2021-10-11 16:25

Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

目录最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感。通过逐渐聚合信息，生成越来越粗糙的映射，最终实现学习全局表示的目标，同时将卷积图层的所有有时保留在中间层。此外，当检测较底层的特征时（例如之前讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。例如，如果我们拍摄黑

·2021-10-11 16:24

Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

目录LeNet模型训练在本节中，我们将介绍LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院YannLeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别手写数字。当时，LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。LeNet被广泛用于自动取款机中，帮助识别处理支票的数字。LeNet总体来看，LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：卷积编

·2021-10-11 12:14

Python深度学习pytorch神经网络块的网络之VGG

目录VGG块VGG网络训练模型与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层次，现在又转向模块，重复各层的模式。使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组（visualgeometryGroup）（VGG）的VGG网络中。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些

·2021-10-11 12:12

Python深度学习神经网络残差块

目录ResNet模型训练模型ResNet沿用VGG完整的KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\timeatposition2:3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层设计。残差块里首先有2个相同输出通道数的KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\timeatposition2:3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层。每个卷积层

·2021-10-11 12:40

Python深度学习理解pytorch神经网络批量归一化

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢？批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的实践内使他们收敛更加棘手。在本节中，我们将介绍批量归一化（batchnormalization），这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。在结合之后将介绍的残差快，批量归一化使得研究人员能够训练100层以上的网络

·2021-10-11 12:38

Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是：假设feature数200，训练样本和测试样本各20个模拟数据集num_train,num_test=10,10num_features=200true_w=torch.ones((num_features,1),dtype=torch.float32)*0.01true_b=torch.tensor(0.5)samples=torch.normal(

·2021-10-09 17:46

[Python人工智能] 三十一.Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析（上）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。

Eastmount·2021-09-29 15:00

Python深度学习（一）:什么是深度学习1

Python深度学习（一）:什么是深度学习1Python深度学习（一）:什么是深度学习2范围边界：人工智能>机器学习>深度学习人工智能定义为：将人类完成的智力任务自动化。

Keven_Ai·2021-09-12 22:24

Python深度学习（一）:什么是深度学习2

Python深度学习（一）:什么是深度学习1Python深度学习（一）:什么是深度学习2接上篇文章：Python深度学习（一）:什么是深度学习1深度学习定义机器学习的一种多级过滤获得特征数据（数据表示）

Keven_Ai·2021-09-11 22:45

如何基于opencv实现简单的数字识别

目录前言要解决的问题解决问题的思路总结前言由于自己学识尚浅，不能用python深度学习来识别这里的数字，所以就完全采用opencv来识别数字，然后在这里分享、记录一下自己在学习过程中的一些所见所得和所想要解决的问题这是一个要识别的数字

·2021-09-09 11:39

Python 深度学习笔记第一章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习

学习目标：掌握Python深度学习这本书[学习这本书]学习时间：计划学习一个月学习产出：技术笔记九篇第一章什么是深度学习学习目标：掌握Python深度学习这本书学习时间：计划学习一个月学习产出：技术笔记九篇人工智能机器学习从数据中学习表示深度学习之深度用三张图理解深度学习的工作原理深度学习已经取得的进展不要相信短期炒作人工智能的未来人工智能人工智能的定义

可可kk·2021-08-10 09:16

《Python深度学习》第五章-5（可视化过滤器）读书笔记

5.4卷积神经网络的可视化卷积神经网络学到的表示非常适合可视化，很大程度上是因为它们是视觉概念的表示\color{red}视觉概念的表示视觉概念的表示。接下来介绍3种可视化方法。事中\color{blue}事中事中：可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活）\color{red}可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活）可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活）：有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入

Paul-Huang·2021-07-29 12:09

《Python深度学习》第四章读书笔记

第四章机器学习基础本章重点：处理机器学习问题的通用工作流程：定义问题与要训练的数据。收集这些数据，有需要的话用标签来标注数据。选择衡量问题成功的指标。你要在验证数据上监控哪些指标？确定评估方法：留出验证？K折验证？你应该将哪一部分数据用于验证？开发第一个比基准更好的模型，即一个具有统计功效的模型。开发过拟合的模型。基于模型在验证数据上的性能来进行模型正则化与调节超参数。4.1机器学习的四个分支4.

Paul-Huang·2021-07-22 18:32

《Python深度学习》第二章读书笔记

2.神经网络的数学基础2.1.初试神经网络MNIST数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（NationalInstituteofStandardsandTechnology，即MNIST中的NIST）在20世纪80年代收集得到黑白图像。类和标签在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签

Paul-Huang·2021-07-19 16:28

《Python深度学习》第一章读书笔记

《Python深度学习》读书笔记第一章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习人工智能的简洁定义:努力将通常由人类完成的智力任务自动化。机器学习与数理统计密切相关。

Paul-Huang·2021-07-19 16:58

[Python人工智能] 三十.Keras深度学习构建CNN识别阿拉伯手写文字图像

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。

Eastmount·2021-07-12 14:39

如何在 GPU 深度学习云服务里，使用自己的数据集？

疑问《如何用云端GPU为你的Python深度学习加速？》一文里，我为你介绍了深度学习环境服务FloydHub。文章发布后，有读者在后台提出来两个问题：我没有外币信用卡，免费时长用完后，无法续费。

王树义·2021-06-22 03:40

我的入门之书

「Python深度学习」读后感第一次写书评，因为第一次看技术书感觉大有收获（也许是我看的不多）。

飞翔的流鱼·2021-06-14 11:36

Python深度学习之实现卷积神经网络

一、卷积神经网络YannLeCun和YoshuaBengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神经网络，用于处理具有明显网格状拓扑的数据。其网络的基础基于称为卷积的数学运算。卷积神经网络（CNN）的类型以下是一些不同类型的CNN：1DCNN：1DCNN的输入和输出数据是二维的。一维CNN大多用于时间序列。2DCNNN：2DCNN的输入和输出数据是三维的。

·2021-06-04 14:28

Python深度学习之Pytorch初步使用

一、TensorTensor(张量是一个统称，其中包括很多类型)：0阶张量：标量、常数、0-DTensor；1阶张量：向量、1-DTensor；2阶张量：矩阵、2-DTensor；……二、Pytorch如何创建张量2.1创建张量importtorcht=torch.Tensor([1,2,3])print(t)2.2tensor与ndarray的关系两者之间可以相互转化importtorchimp

·2021-05-20 18:20

PYthon深度学习基于Pytorch 学习笔记

本博文是在学习吴茂贵等人的书籍《Python深度学习基于Pytorch》（英文名为《DeepLearningwithPythonandPytorch》）的时候，记录下来的一些笔记，还有版本更新时候可能会出现的问题

ProfSnail·2021-05-18 20:01

keras可视化pydot graphviz无法导入问题

引文作者：ID：Nicholas_Jela转载信息：作者金天中南大学控制科学工程在读硕士，主攻深度学习，机器学习，人工智能等方向，iOS开发大神，欢迎大家加入python深度学习群探讨技术和科技的未

星回壹玖·2021-05-11 23:11

Python深度学习之使用Pytorch搭建ShuffleNetv2

一、model.py1.1ChannelShuffledefchannel_shuffle(x:Tensor,groups:int)->Tensor:batch_size,num_channels,height,width=x.size()channels_per_group=num_channels//groups#reshape#[batch_size,num_channels,height,

·2021-05-06 11:43

python深度学习进阶-自然语言处理-自然语言和单词的分布式表示

深度学习进阶-自然语言处理-自然语言和单词的分布式表示摘要使用WordNet等同义词词典，可以获取近义词或测量单词间的相似度等。使用同义词词典的方法存在创建词库需要大量人力、新词难更新等问题。目前，使用语料库对单词进行向量化是主流方法。近年来的单词向量化方法大多基于“单词含义由其周围的单词构成”这一分布式假设。在基于计数的方法中，对语料库中的每个单词周围的单词的出现频数进行计数并汇总（=共现矩阵）

诗雨时·2021-05-05 23:21

python深度学习入门-与学习相关的技巧

诗雨时·2021-05-04 00:05

python深度学习入门-误差反向传播法

深度学习入门-误差反向传播法博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要1.计算图1.1用计算图求解1.2局部计算1.3为何用计算图解题2.链式法则2.1计算图的反向传播2.2什么是链式法则2.3链式法则的计算图3.反向传播3.1加法节点的反向传播3.2乘法节点的反向传播3.3当当商城购买书的例子4.简单层的实现4.1乘

诗雨时·2021-05-01 18:21

Python深度学习之简单实现猫狗图像分类

一、前言本文使用的是kaggle猫狗大战的数据集训练集中有25000张图像，测试集中有12500张图像。作为简单示例，我们用不了那么多图像，随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可。通过使用更大、更复杂的模型，可以获得更高的准确率，预训练模型是一个很好的选择，我们可以直接使用预训练模型来完成分类任务，因为预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练，通常用于完成大型的图像分类任务。tf.kera

·2021-04-29 14:03

Python深度学习之图像标签标注软件labelme详解

前言labelme是一个非常好用的免费的标注软件，博主看了很多其他的博客，有的直接是翻译稿，有的不全面。对于新手入门还是有点困难。因此，本文的主要是详细介绍labelme该如何使用。一、labelme是什么？labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的，像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图

·2021-04-28 12:45

黑马程序员3天玩转Python深度学习tensorflow（第一天）

文章目录一、深度学习的介绍1.1深度学习与机器学习的区别1.1.1特征提取方面1.1.2数据量和计算性能要求1.1.3算法代表1.2深度学习的应用场景1.3深度学习框架介绍1.3.1常见深度学习框架对比1.3.2tensorflow的特点1.3.3tensorflow的安装二、tensorflow框架介绍2.1TF数据流图2.1.1案例：tensorflow实现一个加法运算2.2图与TensorB

zdb呀·2021-04-25 17:19

python深度学习入门-神经网络的学习

深度学习入门-神经网络的学习博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要1、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据2、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差2.3mini-batch学习2.4mini-batch版交叉熵误差的实现2.5为何要设定损失函数3、数值微分3.1导数3.2数值微分的例子3.3偏导数4

诗雨时·2021-04-18 19:49

【Python深度学习前传】用NumPy获取数组的值、分片以及改变数组的维度

目录1.获取数组值和数组的分片2.改变数组的维度1.获取数组值和数组的分片NumPy数组也指出与Python列表相同的操作，例如，通过索引获得数组值，分片等。下面的例子演示了如何通过索引获得NumPy数组的值，以及对NumPy数组使用分片操作。fromnumpyimport*#定义一个二维的NumPy数组a=array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#输出数组a的第1行第1列

蒙娜丽宁·2021-04-14 08:26

[Python人工智能] 二十九.什么是生成对抗网络GAN？基础原理和代码普及(1)

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。

Eastmount·2021-03-30 20:29

[Python人工智能] 二十八.Keras深度学习中文文本分类万字总结（CNN、TextCNN、LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别实验。

Eastmount·2021-03-19 05:10

python深度学习之基于LSTM时间序列的股票价格预测

1.本文是一篇LSTM处理时间序列的案例我们先来看看数据集，这里包含了一只股票的开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量的信息。本文基于LSTM对收盘价（close）进行预测2.单维对单步的预测我们这是用前n天的数据预测第n+1天的数据。单维单步的蛤含义如下图，利用2天的数据预测第三天的数据。trainX的形状为（5,2），trainY的形状为（5,1）3.导入所需要的数据#关于lstm对时间序列数

柳小葱·2021-03-17 20:58

python深度学习之GA（遗传算法）优化LSTM神经网络

上次优化完bp神经网络后，发现用matlab优化高级的神经网络太慢了，于是用tensorflow继续学习GA优化部分。1.项目概述本文采用的是python编程，使用的数据集是mnist手写数据集，该数据集主要是对0-9的手写数字体识别，虽然说图像识别方面用CNN识别率较高，但这里LSTM也可以获取较高的准确率。2.优化参数本文优化的是LSTM的层数参数和各层神经元参数，其中包含了lstm层和Den

柳小葱·2021-03-15 14:26

新闻分类(多分类问题)_python深度学习-原例

新闻分类-多分类问题加载路透社数据集fromkeras.datasetsimportreuters(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=reuters.load_data(num_words=10000)参数num_words=10000将数据限定为前10000个最常出现的单词。我们有8982个训练样本和2246个测试样本。len(tr

butebeizhanghao·2021-02-17 22:40

电影评论分类(二分类问题)-python深度学习_原例

电影评论分类(二分类问题/IMDB数据集)-python深度学习_原例IMDB数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化的评论。

butebeizhanghao·2021-02-17 21:48

keras几个模块的学习记录

）（四）MaxPooling2D（池化层）（五）Flatten二、优化器（optimizers）三、ImageDataGenerator图片生成器四、fit_generatorkeras是一个开源是的python

Brigebios·2021-02-04 14:19

Python深度学习基于PyTorch (附完整PPT下载）

代表作有《Python深度学习基于PyTorch》、《Python深度学习基于TensorFlow》和《自己动手做大数据系统》等。大家好！应很多读者的建议，

人工智能与算法学习·2021-01-27 09:00

2021年1月学习清单

第一次从事技术岗的工作，有了不少体会和感悟，清晰的认识到了自己的不足，要学的东西还有非常多，公司内部的学习资料也很丰富，在这里列一份学习清单：学习清单数据库原理；sql性能优化；spark权威指南1~4章复习一遍python

dancingmind·2021-01-15 18:24

Python深度学习(第二部分-2)

传送门:Python深度学习(第一部分)Python深度学习(第二部分-1)Python深度学习(第二部分-2)深入部分,看这一本肯定不够,需要其他资料深入学习第七章高级的深度学习最佳实践1.Keras

沉寂之舟·2020-12-30 15:26

Python深度学习(第二部分-1)

传送门:Python深度学习(第一部分)Python深度学习(第二部分-1)Python深度学习(第二部分-2)前面几章讲的是"道",这两章就十分接地气地讲"术"第五章深度学习用于计算机视觉卷积神经网络简介卷积层

沉寂之舟·2020-12-30 14:28

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