python深度学习

[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:44

[Python人工智能] 十三.如何评价神经网络、loss曲线图绘制、图像分类案例的F值计算

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:44

[Python人工智能] 十五.无监督学习Autoencoder原理及聚类可视化案例详解

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。前一篇文章详细讲解了循环神经网络LSTMRNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。
Eastmount·2020-06-21 19:44

[Python人工智能] 八.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 七.什么是过拟合及dropout解决神经网络中的过拟合问题

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 六.TensorFlow实现分类学习及MNIST手写体识别案例

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 五.Tensorboard可视化基本用法及绘制整个神经网络

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 十.Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例及与机器学习KNN图像分类算法对比

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 四.TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:13

《人工智能狂潮》读后感——什么是人工智能？(一)

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。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。
Eastmount·2020-06-21 19:13

[Python人工智能] 一.TensorFlow环境搭建及神经网络入门

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:42

[Python人工智能] 三.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:42

[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，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章讲解了TensorFlow的安装过程和神经网络基础概念。
Eastmount·2020-06-21 19:42

[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2020-06-21 19:42

Python深度学习笔记（一）简要框架和数学基础

Python深度学习笔记（一）简要框架和数学基础最近看了《Python深度学习》这本书，学到不少东西，在这里以笔记的形式分享给大家。简要框架首先，我们需要明白人工智能，机器学习和深度学习的概念和区别。
Devin00123·2020-06-21 19:23

PYTHON深度学习---二层神经网络梯度下降法

二层神经网络神经网络存在合适的权重和偏置，调整权重和偏置以拟合训练数据的过程称为“学习”目标件是减少mini-batch的损失函数值()classTwoLayerNet:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size,weight_init_std=0.01):#初始化self.params={}self.params['W1']=weigh
CCCCCCCCCCCC_·2020-06-21 17:04

手把手教你用Python实践深度学习|Python深度学习视频教程

手把手教你用Python实践深度学习网盘地址：https://pan.baidu.com/s/183pNoCpUNzu7n82KMolD7A提取码:3q7b备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/5yK5a9s密码：dfnirh课程共七章，采用最新版本进行教学，2018必学技术第一章：从人工智能到深度学习第二章：使用TensorFlow&Keras建构人工神经网络(
xiluoenm·2020-06-21 14:13

python深度学习——案例讲解

python深度学习——知识总结与整理知识点1：基于keras的手写数字识别最近在看基于python的深度学习，首先是一个入门程序，基于keras框架的手写数字识别。
liuyunsheng0212·2020-06-21 12:37

python深度学习一

参考链接：https://www.jianshu.com/p/6c08f4ceab4c1基本概念1.1人工智能符号AI使用与解决明确定义的逻辑问题，如下棋，但要找出解决更复杂，模糊问题的方法，如图像分类、语音识别和语言翻译等。一种取代符号人工智能的新方法出现：深度学习。1.2过程机器学习，人们输入数据以及从数据中得到的答案，然后得出规则，再将规则应用于新数据、用于生成原始答案。机器学习是经过训练而
wangyanan201900·2020-06-21 09:52

20个有趣的Python深度学习应用程序

来源：大数据技术工程师1.顶级Python深度学习应用程序在这个使用Python的深度学习中，我们将看到使用Python进行深度学习的应用程序。
深度学习世界·2020-06-21 08:54

《python深度学习》学习笔记与代码实现（第三章）

第三章神经网络入门1.神经网络剖析1.1层：深度学习的基础部件5层神经网络，8层神经网络，等等1.2模型：层构成的网络深度学习的模型时层构成的有向无环图。最常见的例子就是层的线性堆叠，将单一输入映射为单一输出1.3损失函数与优化器：配置学习过程的关键损失函数：在训练过程中需要将其最小化，它能够衡量当前任务是否已经完成优化器：决定如何基于损失函数对网络进行更新，它执行的是随机梯度下降的某个变体2.电
Tersai·2020-06-21 06:45

在python深度学习中，电影评论分类中：二分类问题中出现问题：ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

在python深度学习中，电影评论分类中：二分类问题训练IMDB数据集.代码(x_train,y_train),(x_test,y_test)=imdb.load_data(num_words=max_features
echozishen·2020-06-21 04:34

带你少走弯路：强烈推荐的Keras快速入门资料和翻译（可下载）

《python深度学习》及中文注释的代码TensorFlow团
spearhead_cai·2020-06-21 02:04

Python深度学习-1.什么是深度学习

1.什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化符号主义人工智能（1950s~1980s），专家系统（1980s）1.1.2机器学习查尔斯•巴贝奇发明分析机（1930/40s）阿兰•图灵在1950年发表具有里程碑意义的论文“计算机器和智能”，提出图灵测试经典程序设计（符号主义人工智能的范式）：输入的是规则（即程序）和需要根据这些规
coding_coder·2020-06-21 01:59

Python深度学习 - 基于TensorFlow：线性代数阅读笔记

垃圾内容，勿读想要了解线性代数本质，请看3Blue1Brown的视频文章目录3Blue1Brown线性代数本质Lineartransformationsandmatrices矩阵乘法作为组合变换的形式以理解三维线性变换Thedeterminant（行列式）DotProducts（点积）和DualityChangeofbasis（坐标转换）CrossProduct（叉积）特征向量和特征值行列式可逆矩
电影旅行敲代码·2020-06-21 00:36

《30天吃掉那只 TensorFlow2.0 》（附下载）

对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考学习《Python深度学习》一书。
机器学习算法那些事·2020-06-20 23:55

《30天吃掉那只 TensorFlow2.0 》（附下载）

对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考学习《Python深度学习》一书。
文文学霸·2020-06-20 23:56

[Python人工智能] 二十.基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类

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。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。
Eastmount·2020-06-20 22:35

深度学习方向（AI，图像处理，人工智能等）资料整理——读书笔记《Python深度学习》

书名：Python深度学习作者：【英】尼格尔.刘易斯什么是深度学习有监督学习：训练的数据包含已知的结果。模型相对于这些结果进行训练。无监督学习：训练的数据不包含任何已知的结果。
little_turtle_·2020-06-20 20:18

[Python人工智能] 九.gensim词向量Word2Vec安装及《庆余年》中文短文本相似度计算

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。
Eastmount·2020-06-20 20:21

用Pytorch搭建LeNet-5模型且基于CIFAR-10数据集训练

本文中的实例是Pytorch官方的一个demo，这里我结合最近正在看的书《Python深度学习基于Pytorch》P125Pytorch实现CIFAR-10多分类这节，进行了梳理与个人的总结，以加深自己的理解
boss-dog·2020-06-18 22:38

Python深度学习（Keras+）（肖莱）个人学习笔记——第一章

声明：文中内容基于Python深度学习（Keras+）（肖莱）的个人学习成果，本系列文章为本书的个人知识要点摘抄和总结笔记。
大寒_Zz·2020-05-30 23:23

pytorch中张量对张量的梯度求解:backward方法的gradient参数详解

一、问题起源：阅读《python深度学习：基于pytorch》这本书的tensor与Autograd一节时，看到2.5.4非标量反向传播二、疑点在于：backward(gradient=)这一参数没有理由的就选择了
阿喵酱紫糖·2020-05-09 11:28

Python深度学习笔记（三）二分类模型

Python深度学习笔记（三）二分类模型继续来写我的学习笔记-----二分类问题我从数据的处理，模型的构架，训练过程，验证模型及损失和精度的比较这几个方面来介绍。
Devin00123·2020-05-06 16:30

Python深度学习——卷积神经网络简介

文章目录1.使用CNN对MNIST数字进行分类2.卷积运算3.最大池化运算卷积神经网络，也叫convnet，它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型。1.使用CNN对MNIST数字进行分类下列代码将会展示一个简单的卷积神经网络。（1）Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.
SuperWiwi·2020-04-30 19:29

18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别

基于卷积神经网络的手写体识别19.2深度学习的概念及关键技术1、神经网络模型2、深度学习之卷积神经网络19.3Python深度学习库——Keras1、Keras的安装2、Keras的网络层3、用Keras
料理码王·2020-04-17 03:11

python深度学习笔记第三章

TableofContents3.1神经网络3.4电影评论分类，二分类问题3.5新闻分类:多分类问题3.6预测房价，回归问题总结：3.1神经网络3.4电影评论分类，二分类问题#coding=utf-8"""__project_='Python
东东就是我·2020-04-11 15:13

python深度学习第二章笔记

2.1MNIST实例#coding=utf-8"""__project_='Python深度学习'__file_name__='2.1MNIST'__author__='WIN10'__time__='
东东就是我·2020-04-11 12:51

Python深度学习：第4部分

原作者:JonC-13链接:https://medium.com/@jon.froiland/python-deep-learning-part-4-ea745ed9cd77计算机视觉与MNIST的深度学习我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）是什么以及它们为什么在计算机视觉任务中如此成功的理论。但首先，让我们来看看一个简单的CNN例子。它使用CNN对MNIST数字进行分类，这是我们在第一部分和第二
Jessicabw·2020-04-05 17:10

Python深度学习：第3部分

原作者:JonC-13链接:https://medium.com/@jon.froiland/python-deep-learning-part-3-9d9e4cf9035c深入到一个实际的Keras例子二类分类，或称二元分类，可能是应用最广泛的一类机器学习问题。在本例中，您将学习根据影评的文本内容，将影评分为正面影评和负面影评。您将使用IMDB数据集：一组来自Internet电影数据库的5000
Jessicabw·2020-04-03 20:06

如何免费云端运行Python深度学习框架？

想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。痛点《如何用Python和深度神经网络识别图像？》一文发布后，收到了很多读者的留言。大家对从前印象中高不可攀的深度神经网络图片识别来了兴趣，都打算亲自动手，试用一下简单易用的TuriCreate框架。有的读者尝试之后，很开
家里蹲大学毕业生·2020-04-02 21:46

Python深度学习：第2部分

原作者:JonC-137原文链接:https://medium.com/@jon.froiland/convolutional-neural-networks-for-sequence-processing-part-2-bdd3fc88cb10进一步了解MNIST数据集MNIST数据集以一组4个Numpy数组的形式预装在Keras中。如果按照前一部分的步骤设置了一个virtualenv，激活它，
Jessicabw·2020-04-02 19:37

Python深度学习：第1部分

原作者:JonC-137原文链接:https://medium.com/@jon.froiland/python-deep-learning-part-1-8c912cbf34f6###利用Keras建立一个深入的学习环境让我们来看一个神经网络的具体例子，它使用Python库Keras来学习如何对手写数字进行分类。我们要解决的问题是将手写数字（28×28像素）的灰度图像分为10类（0到9）。我们将
Jessicabw·2020-03-31 17:44

ArcGIS Pro2.5深度学习环境配置教程续

深度学习环境要求要在ArcGISPro中安装深度学习包，通过克隆默认Python环境arcgispro-py3（可以使用任何唯一名称命名克隆环境，而在下面的步骤中将使用deeplearning）来创建新的Python
GIS哼哈哈·2020-03-26 15:10

Python深度学习-4.机器学习基础

4.机器学习基础4.1机器学习的四个分支4.1.1监督学习监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常由人工标注），它可以学会将输入数据映射到已知目标［也叫标注（annotation）］监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的变体，主要包括如下几种：序列生成（sequencegeneration）。给定一张图像，预测描述图像的文字。序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复预测
coding_coder·2020-03-25 12:01

小伙一小时敲出python深度学习框架，AlexNet-8案例分析与实现

卷首语：对于上次详谈CNN的文章，我看到很多负面评论。哎呀我滴个小心脏，不甘心的我也请了我的老友（软件工程专业）作为读者对上一篇文章进行了评判，只见他猛地将一口老白干咽下，眼神迷离的看向远方缓缓吐出一个字“懵”……就这表情于此，我也进行了及其深刻的反思，本着写文章应对读者负责，在尽量提高质量的同时，一定一定要再降低一些门槛（门槛？？在作者的键盘下是不存在的！）本文范围：AlexNet-8案例分析与
昂钛客AI·2020-03-21 01:54

Python深度学习 deep learning with Python

内容简介本书由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，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环
TuringEmmy·2020-03-19 20:00

第一章第二课机器学习ML工具扩展包The second lesson machine learning ML tool extension package

2017WorldLinkBigWorldDsj.WorldLink.TopWorldLinkthinktankQQ群:188581853ThesecondlessonmachinelearningMLtoolextensionpackage我们本次课程所用的的Python
Adapa·2020-03-02 03:01

2019 年最佳机器学习和深度学习书籍的名单！建议收藏！

《Python深度学习》6.《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》7.《百页机器学习》8.《强化学习：导论（第二版）》9.《深入强化学习实践》10.《从数据中学习》11.
DrogoZhang·2020-03-01 21:09
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