python深度学习第11页

Python深度学习(第一部分)

书封面.png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)写在前面目前:Keras版本:2.4.02第一章什么是深度学习1-1.png

沉寂之舟·2020-12-30 14:18

python深度学习include框架_搞事情。《用Python实现深度学习框架》已出版上架。...

我和@张觉非合作的《用Python实现深度学习框架》一书已经由人民邮电出版社出版上市了。写作本书的缘由，是2017年11月我加入了360，开始负责以机器学习平台为中心的AI技术设施的研发，三年来愈发觉得机器学习是把数学，计算机科学，软件工程架构和互联网核心业务结合的最紧密的领域之一。做AI基础设施则要求我们对这几个领域都要有深入的理解，这对研发团队带来了极大的挑战，毕竟这种人才是极其稀缺的。我们团

weixin_39804620·2020-12-22 11:25

python 二分类的实例_Python深度学习案例1--电影评论分类(二分类问题)

我觉得把课本上的案例先自己抄一遍，然后将书看一遍。最后再写一篇博客记录自己所学过程的感悟。虽然与课本有很多相似之处。但自己写一遍感悟会更深电影评论分类(二分类问题)本节使用的是IMDB数据集，使用Jupyter作为编译器。这是我刚开始使用Jupyter，不得不说它的自动补全真的不咋地(以前一直用pyCharm)但是看在能够分块运行代码的份上，忍了。用pyCharm敲代码确实很爽，但是调试不好调试(

weixin_39807691·2020-12-21 05:28

基于python的tensorflow_Python深度学习：基于TensorFlow

前言第一部分Python及应用数学基础第1章NumPy常用操作21.1生成ndarray的几种方式31.2存取元素51.3矩阵操作61.4数据合并与展平71.5通用函数91.6广播机制111.7小结12第2章Theano基础132.1安装142.2符号变量152.3符号计算图模型17前言第一部分Python及应用数学基础第1章NumPy常用操作21.1生成ndarray的几种方式31.2存取元素5

weixin_39719472·2020-12-20 13:50

pytorch 预测手写体数字_教你用PyTorch从零开始实现LeNet 5手写数字的识别

PyTorch是Facebook人工智能研究院在2017年1月，基于Torch退出的一个Python深度学习的库。

weixin_39559119·2020-12-18 19:41

常见流行的深度学习框架

TheanoTheano最初诞生于蒙特利尔大学LISA实验室，于2008年开始开发，是第一个有较大影响力的Python深度学习框架。

cyhjb·2020-12-15 15:52

Python深度学习婴儿啼哭声分类识别，测试集准确率67.5%

随着AI技术的发展，人工智能已在各行业中不断被应用。正常新生儿一天至少哭3小时，但不同的哭声代表不同涵义，一般家长可能听不出来。对婴儿来说，哭声是一种通讯的方式，一个非常有限的，但类似成年人进行交流的方式。它也是一种生物报警器，向外界传达着婴儿生理和心理的需求。基于啼哭声声波携带的信息，婴儿的身体状况才能被确定，疾病才能被检测出来。因此，有效辨识啼哭声，成功地将婴儿啼哭声“翻译”成“成人语言”，让

tf_q568897492·2020-12-11 19:26

Python深度学习篇三《神经网络入门》

前言前期回顾：Python深度学习篇二《神经网络的数学基础》上面这篇里面写了深度学习的所需的基础知识。好，接下来切入正题。本章的目的是让你开始用神经网络来解决实际问题。

x虚幻私塾x·2020-12-09 07:06

python pytorch_Python深度学习：基于PyTorch

前言部分PyTorch基础章Numpy基础21.1生成Numpy数组31.1.1从已有数据中创建数组31.1.2利用random模块生成数组41.1.3创建特定形状的多维数组51.1.4利用arange、linspace函数生成数组61.2获取元素71.3Numpy的算术运算91.3.1对应元素相乘91.3.2点积运算101.4数组变形111.4.1更改数组的形状111.4.2合并数组14前言部分

weixin_40002336·2020-12-03 23:23

JavaWeb调用Python深度学习算法，通过Base64实现帧(OpenCV)图片传递。(详细讲解Python,SpringBoot,Vue三方交互)

深度学习中遇到的问题总结DAY4前言Python深度学习算法Python脚本在JavaWeb代码中访问python进程的代码Vue前端代码最终效果前言今天给大家分享的是SpringBoot利用Socket

小白wwj·2020-12-03 00:22

python神经网络实际应用_Python深度学习（三）神经网络入门

本章涵盖了神经网络的核心组件Keras概论设置深度学习工作环境使用神经网络来解决基本分类和回归问题本章旨在让你开始使用神经网络来解决实际问题。您将巩固从第2章的第一个实际示例中获得的知识，并将所学知识应用于三个新问题，涉及到神经网络的三个最常见的用例:二分类、多分类和标量回归。在这一章中，我们将更深入地了解我们在第二章中介绍的神经网络的核心组件:层、网络、目标函数和优化器。我们将向您简要介绍Ker

weixin_39633437·2020-12-02 10:26

grad在python什么模块_Python深度学习（二）在我们开始之前:神经网络的数学构建模块...

本章涵盖了神经网络的第一个例子张量和张量操作通过反向传播和梯度下降的神经网络学习方式理解深度学习需要熟悉许多简单的数学概念:张量、张量运算、微分、梯度下降等等。我们在这一章的目标将是建立你对这些概念的直觉，而不是过于技术性。特别地，我们将避开数学符号，对于那些没有任何数学背景的人来说，数学符号可能会令人不快，而且严格地说，数学符号对于很好地解释事情并非必需的。为了增加张量和梯度下降的上下文，我们将

weixin_39640573·2020-11-29 21:11

python3.7安装keras教程_Keras 教程: Python 深度学习终极入门指南

原标题：Keras教程:Python深度学习终极入门指南我们旨在向你介绍一个最流行的同时也是功能最强大的,用于建立神经网络的Python库.这意味着我们将跳过许多理论与数学知识,但我们还是会向你推荐一些学习这些的极好的资源

weixin_39727706·2020-11-24 16:52

keras之父《python深度学习》笔记第九章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档总结前言一、重点内容回顾1.人工智能的各种方法2.深度学习在机器学习领域中的特殊之处3.如何看待深度学习4.关键的推动技术5.机器学习的通用工作流程6.关键网络架构7.可能性空间二、深度学习的局限性1.将机器学习模型拟人化的风险2.局部泛化与极端泛化3.总结三、深度学习的未来1.模型即程序2.超越反向传播和可微层3.自动化机器学习4.

都督美州诸军事·2020-11-17 19:58

keras之父《python深度学习》笔记第七章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档keras高级功能实践前言一、Keras函数式API1.Sequential模型的局限性2.函数式API简介3.多输出模型4.层组成的有向无环图5.共享层权重6.将模型作为层二、使用Keras回调函数和TensorBoard来检查并监控深度学习模型1.训练过程中将回调函数作用于模型2.TensorBoard简介：TensorFlow的

都督美州诸军事·2020-11-17 15:00

Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）

Python自带的plt是深度学习最常用的库之一，在发表文章时必然得有图作为支撑，plt为深度学习必备技能之一。作为深度学习入门，只需要掌握一些基础画图操作即可，其他等要用到的时候看看函数API就行。1导入plt库（名字长，有点难记）importmatplotlib.pyplotasplt先随便画一个图，保存一下试试水：plt.figure(figsize=(12,8),dpi=80)plt.pl

cv白嫖王·2020-11-15 14:41

keras之父《python深度学习》笔记第五章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档深度学习用于计算机视觉前言一、卷积神经网络介绍1.卷积神经网络简介2.卷积网络特点3.卷积网络中一些重要操作4.池化层二、在一个小数据集上从头训练一个卷积神经网络1.深度学习处理小数据问题2.获取数据3.构建网络4.数据预处理5.进行数据增强三、使用预训练模型1.特征提取2.模型微调总结前言原书是分为上下两部分，上部理论更多，下部更偏

都督美州诸军事·2020-11-14 17:39

python注释_深度学习入门宝典-《python深度学习》原文代码中文注释版

《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉

weixin_39625468·2020-11-14 02:05

keras之父《python深度学习》笔记第四章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础前言一、机器学习的四个分支1.监督学习2.无监督学习3.自监督学习4.强化学习二、评估机器学习模型1.训练集、验证集和测试集三、数据预处理和特征学习1.神经网络的数据预处理四、欠拟合和过拟合处理1.正则化2.dropout五、机器学习流程1.定义问题、收集数据2.选择衡量成功的指标3.确定评估方法4.准备数据5.开发比基准

都督美州诸军事·2020-11-13 18:31

keras之父《python深度学习》笔记第二章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档神经网络数学基础介绍一、初识神经网络1.导入数据2.网络架构3.编译步骤4.准备图像数据和标签5.训练过程二、神经网络的数据表示1.什么是张量2.张量关键属性三、张量计算1.逐个元素计算2.广播计算3.点积计算4.张量变形四、基于梯度的优化1.神经网络优化过程2.随机梯度下降3.反向传播算法总结介绍本章根据一个基础的神经网络示例，引出

都督美州诸军事·2020-11-12 17:03

Python深度学习笔记第一周

第一章Python入门有关类的介绍NumPy导入NumPy生成NumPy数组NumPy的算术运算NumPy的N维数组广播访问元素Matplotlib绘制简单图形pyplot中一些函数的功能显示图像有关类的介绍用户自己定义类，将会创建新的数据类型，同时可以定义相关类的函数和属性。Python中的class可以定义类：class类名：def__int__(self,参数,...):#构造函数...de

frank______123·2020-11-11 22:48

keras之父《python深度学习》笔记第一章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档《Python深度学习》第一章什么是深度学习前言一、人工智能、机器学习与深度学习1.人工智能2.机器学习3.从数据中学习表示4.深度学习之

都督美州诸军事·2020-11-11 18:04

Python深度学习（电影评论分类：二分类问题）--学习笔记（五）

3.4电影评论分类：二分类问题3.4.1IMDB数据集本节使用IMDB数据集，它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。数据集被分为用于训练的25000条评论与用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。不应该将训练机器学习模型的同一批数据再用于测试模型！模型在训练数据上的表现很好，而你真正关系的是模型在新数据上的性能（因为你已

呆萌的小透明·2020-11-04 19:26

activate tensorflow_[Python人工智能] 二.TensorFlow基础及一元直线预测案例

[Python人工智能]二.TensorFlow基础及一元直线预测案例从本篇文章开始，正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。

weixin_39713219·2020-11-02 09:03

python自学书籍下载pdf-【电子书下载】Python深度学习高清PDF

[图灵程序设计丛书].Python深度学习著：富朗索瓦·肖莱（FrancoisChollet）Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者，Kaggle竞赛教练。

weixin_37988176·2020-11-01 12:12

PyTorch_简单神经网络搭建_MNIST数据集

今天用PyTorch参考《Python深度学习基于PyTorch》搭建了一个简单的神经网络，在这里做一下笔记。

gXh_深度学习小白·2020-10-25 16:03

python深度学习-电影评论分类：二分类问题

1、加载IMDB数据集使用IMDB数据集，包含50000条严重两极分化的评论。下面的代码会加载IMDB数据集（第一次运行时会下载大约80mb的数据，所以会有一些慢）fromkeras.datasetsimportimdb#num_wwords=10000保留训练数据中前10000个最常出现的单词(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=im

晒冷-·2020-10-24 10:50

Python 教你如何给图像分类

图像识别是通过Python深度学习来进行模型训练，再使用模型对上传的电子表单进行自动审核与比对后反馈相应的结果。

Python 技术·2020-10-19 08:00

专属程序员的编程日历，终于来了 | 10月书讯

此外还有：1本Python入门图书、1本Python深度学习图书、1本C#经典图书、1本Java搜索引擎图书、1本数据库类图书、1本云计算类图书、1本化学科普图书。

turingbooks·2020-10-15 11:00

python 深度学习工具库

python深度学习工具库1.pandas:Python数据分析的工具包，它是基于NumPy构建的.作用：具备对齐功能的数据结构DataFrame、Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据的函数和方法

骗子骗我写博客·2020-10-03 14:14

神经网络训练集和验证集的原理理解

今天在学习《python深度学习》的时候，看到了这么一段话：评估模型的重点是将数据划分为三个集合：训练集、验证集和测试集。在训练数据上训练模型，在验证数据上评估模型。

BADBADST_ME·2020-09-24 20:51

python深度学习介绍

简介深度学习(人工神经网络的研究的概念)深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能

W流沙W·2020-09-16 23:13

Python深度学习-Keras-高级的深度学习最佳实践

第七章高级的深度学习最佳实践本章包括以下内容：Keras函数式API使用Keras回调函数使用TensorBoard可视化工具开发最先进模型的重要最佳实践7.1不用Sequential模型的解决方案：Keras函数式API7.1.1函数式API简介使用函数式API，你可以直接操作张量，也可以把层当作函数来使用，接收张量并返回张量（因此得名函数式API）。fromkerasimportInput,l

zsx_yiyiyi·2020-09-15 02:50

图像生成：变分自编码器（VAE）和生成式对抗网络（GAN）

（本文由《Python深度学习》整理）图像生成的关键思想是找到一个低维的表示潜在空间（latentspace），其中任意点都可以被映射为一张逼真的图像，这种映射模块叫生成器（generator，对于GAN

王海海·2020-09-14 09:54

粗读《Python 深度学习》（1）

粗读《Python深度学习》（1）第二章2.1初始神经网络2.2神经网络的数据表示2.2.1标量（0D张量）2.2.2向量（1D张量）2.2.3矩阵（2D张量）2.2.43D张量与更高维张量2.2.5关键属性

猎猫骑巨兽·2020-09-12 17:43

Java 调用 Python 方法学习笔记---之---java调用python深度学习模型运算并返回运算结果给前端（2）

上一章写到Java调用Python方法学习的三种方法，这里强调第三种方法。第三种方法本质上和第二种方法是一样的，都是应用到Runtime.getRuntime().exec()去执行文件。要深度理解这种方法，首先要先理解一下Runtime.getRuntime().exec()。Runtime.getRuntime().exec（）：Runtime.getRuntime().exec（）方法主要用

David_Yang_7·2020-09-12 15:30

使用keras框架编写三层神经网络解决房价预测问题

学习keras框架，我选择的书籍是《python深度学习》，因为我想研究的领域大多是一些拟合问题，所以第三章的前半部分大致读一下就略过了，重点放在了用于拟合问题的神经网络学习上，在书中给出的问题是：波士顿房

愤逗·2020-09-12 12:46

Python深度学习--学习笔记（十三）

用LSTM层编写辨别imdb评论正负面模型上一节，我们提到了RNN已经RNN在keras中最简单的层SimpleRNN。但SimpleRNN由于过于简化，没有实用价值。实际上，它不可以学到长期依赖。原因在于梯度消失问题，当运用比较多的非循环层时，而让网变得无法训练。同样的问题其实也普遍发生在密集连接层。今天介绍的LSTM（longshort-termmemory）层，也是RNN层中的一种，这个算法

YUUUUAN·2020-09-11 23:35

Python 深度学习--学习笔记（八）

使用预训练的卷积神经网络学习猫狗分类在Python深度学习–学习笔记（七）中，我们从零构建模型并进行学习。增加了增强学习，训练了100轮后，准确率还是没到80%。这很大程度上因为学习的数据不够多。

YUUUUAN·2020-09-11 23:35

搭建Python3深度学习环境TensorFlow-GPU版本-全流程

采用与上一篇搭建Python深度学习环境TensorFlow2.0避坑及全流程相类似的方法

阿云飘飘Oo·2020-09-11 10:35

Python深度学习（基于TensorFlow）一、安装

Python深度学习（基于TensorFlow）一、安装安装过程可能出现问题解决安装过程参考：https://blog.csdn.net/yandajiangjun/article/details/102615912

liliyinght·2020-09-11 09:41

python深度学习环境配置扫盲

ubuntu系统下，基于gpu和python做深度学习，需要安装的内容及作用：1.显卡驱动：调用显卡的基础，安装成功后，可以调用nvidia-smi指令，查看显卡驱动版本2.cuda和cudnn：nvidia为显卡加速计算提供的库，cuda和显卡驱动是有对应关系的为了便于多个不同代码的调试，我们可能需要多个版本的cuda，只要将多个cuda都解压到/usr/local目录即可，具体使用哪个，可以通

ydestspring·2020-09-11 07:32

python深度学习——环境配置及工具安装

Python在深度学习中需要几个比较重要的库numpy、pandas。可以直接安装anaconda，安装的同时即可包含这些库。在官网下载即可，并且安装anaconda的时候可以同时安装Python。其中包含工具notebook，一个网页编译环境。在numpy库中，可以通过[]来定义一个一维数据，通过[[],[],[]]来定义多维数据，类似列表功能`importnumpytext=numpy.arr

入门弟弟梦呓君·2020-09-11 07:54

3天入门python深度学习第一天（黑马程序员，有想要视频资料的小伙伴吗）

应用场景用Tensorflow实现加法运算演示数据流图（需要开启会话）importtensorflowastfdeftensorflow_demo():#Tensorflow实现加法a=tf.constant(2)b=tf.constant(3)c=a+bprint("Tensorflow加法运算的结果:\n",c)#开启会话withtf.Session()assess:c_t=sess.run(

隔壁郑同学·2020-09-10 20:25

Kaggle上主要有两大方法：梯度提升机和深度学习

Python深度学习：在2016年和2017年，Kaggle上主要有两大方法：梯度提升机和深度学习。具体而言，梯度提升机用于处理结构化数据的问题，而深度学习则用于图像分类等感知问题。

ctrigger·2020-09-10 13:26

电影评论分类（python深度学习——二分类问题）

记：二分类问题应该是应用最广泛的机器学习问题，电影评论分类是指根据电影评论的文字内容，将其划分为正面评论或者是负面评论，是一个二分类问题，我从头到尾学习了代码，并且进行了整理，有的内容是个人理解，如有错误还请指正。（本代码实在jupyternotebook上完成的）1、典型的keras工作流程（1）定义训练数据：输入张量和目标张量（2）定义层组成的网络（模型），将输入映射到目标（3）配置学习过程：

.无名之辈·2020-09-02 21:50

python深度学习库keras——网络建模全解

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解一、数据预处理1、序列预处理1.1、填充序列pad_sequenceskeras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences,maxlen=None,dtype='int32',padding='pre',truncating='pre',value=0.)将长为nb_samples的序列（标量序

数据架构师·2020-08-25 14:05

python深度学习——高级的深度学习最佳实践

Keras函数式API使用函数式API，可以直接操作张量，也可以把层当作函数来使用，接收张量并返回张量。fromkerasimportInput,layersinput_tensor=Input(shape=(32,))#一个层是一个函数dense=layers.Dense(32,activation='relu')#可以在一个张量上调用一个层，它会返回一个张量output_tensor=dens

换种方式生活·2020-08-25 01:28

python深度学习——深度学习用于文本和序列1

**文本处理**深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法。将文本分解而成的单元（单词、字符或n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。将向量与标记相关联的方法有很多种。本节将