python深度学习第6页

Python深度学习6之神经网络

Python神经网络6之神经网络神经网络神经网络基础神经网络感知机playground使用神经网络原理softmax回归交叉熵损失softmax、交叉熵损失API案例：Mnist手写数字识别数据集介绍Mnist数据获取API实战：Mnist手写数字识别神经网络神经网络基础神经网络人工神经网络也简称为神经网络，是一种模仿和生物神经网络结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分

VillanelleS·2022-12-06 12:11

Python深度学习-快速指南

Python深度学习-快速指南(PythonDeepLearning-QuickGuide)Python深度学习-简介(PythonDeepLearning-Introduction)Deepstructuredlearningorhierarchicallearningordeeplearninginshortispartofthefamilyofmachinelearningmethodswh

cunzai1985·2022-12-06 07:26

人工智能(机器学习)学习路线

小白必看：人工智能(机器学习)学习路线2020-08-22二、人工智能新手入门学习路线和学习资源合集（含python/机器学习/深度学习/tensorflow）2020-04-09三、机器学习路线四、Python

码农小C·2022-12-06 06:28

keras.layers.preprocessing未找到sequence

问题描述：学习《python深度学习》的文本处理章节时，运行示例代码，报错preprocessing的'__init__.py'中未找到sequence。

djj646·2022-12-05 08:14

深度学习系列--1.入坑模型: 线性回归，logistic 回归，softmax分类器

工作三年，重新捡起，因为更关注实际操作，所以选择了《python深度学习》这本书，辅助AndrewNg视频+博客，希望能够从应用的角度去使用机器学习这门工具，不重蹈覆辙不想老生常谈，别人讲得很好的，就直接引用了

a451954306·2022-12-05 07:55

《python深度学习》笔记（七）：多分类问题

本节使用路透社数据集，它包含许多新闻及其对应的主题，由路透社在1986年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。包括46个主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都至少10个样本。因为有多个类别，所以这是多分类问题。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以这又是单标签、多分类问题。完整代码实现：fromkeras.datasetsimportreutersimportnumpyasnp#

卷积战士·2022-12-04 15:35

《Python深度学习》第四章笔记

《Python深度学习》第四章笔记1.机器学习的四个分支2.评估机器学习模型2.1简单的留出验证2.2K折验证2.3带有打乱数据的重复K折验证3.数据预处理、特征工程、特征学习3.1神经网络的数据预处理

烟雨行客·2022-12-04 15:34

《python深度学习》笔记（二）：神经网络数据表示

1.神经网络的数据表示：张量张量对于深度学习领域是非常重要的，重要到Google的TensorFlow都是以它来命名的，接下来我们将学习有关张量的一些基本知识。张量的定义：张量其实就是一个数据容量，它包含的数据几乎是数值数据，因此它也是数字的容器。神经网络示例中的数据都是储存在多维numpy数组（张量）中。一般来说，所有机器学习系统都是使用张量作为基本数据结构。张量的种类：标量（0D张量）：仅包含

卷积战士·2022-12-04 15:34

《Python深度学习》第三章-3（路透社数据—多分类问题）读书笔记

新闻分类：多分类问题前两个例子介绍了如何用密集连接的神经网络将向量输入划分为两个互斥的类别。本节将路透社新闻划分为46个互斥的主题，这是多分类（multiclassclassification）问题\color{red}多分类（multiclassclassification）问题多分类（multiclassclassification）问题。每个数据点只能划分到一个类别，这是单标签、多分类（si

Paul-Huang·2022-12-04 15:32

【学习笔记】《Python深度学习》第六章：深度学习用于文本和序列

文章目录1处理文本数据1.1单词和字符的one-hot编码1.2使用词嵌入1.3从原始文本到词嵌入2循环神经网络2.1Keras中的循环层2.2LSTM层和GRU层2.3实例：使用LSTM进行IMDB电影评论分类3循环神经网络的高级用法3.1温度预测问题3.2准备数据3.3基于常识、非机器学习的基准方法3.4一种基本的机器学习方法3.5第一个循环网络基准3.6使用循环dropout来降低过拟合3.

Schanappi·2022-12-04 15:58

【python深度学习】鱼书阅读笔记（待续）

Python与深度学习【鱼书笔记Numpy矩阵乘法>>>A=np.array([[1,2],[3,4]])>>>B=np.array([[3,0],[0,6]])>>>A*B[[30][024]]>>>np.multiple(A,B)[[30][024]]ndarry的*乘法实际上指的是两个形状相同的矩阵中对应元素相乘得到的一个乘积矩阵，与np.multiple()的功能相同。>>>np.dot(

Masquerade51256·2022-12-04 13:53

Python深度学习笔记第二周——感知机

Python深度学习笔记第二周——感知机感知机基本概述简单的逻辑电路感知机的实现简单实现引入权重与偏置的概念根据上述方式（权重与偏置）设计成逻辑门感知机的局限性多层感知机总结：从与非门到计算机感知机基本概述感知机是一种非常简单的算法

frank______123·2022-12-04 13:19

深度学习用于文本和序列（使用Keras）

本博文是阅读《Python深度学习》（DeepLearningwithPython）第六章《深度学习用于文本和序列》后做的总结。本文不包括代码、不包括公式，主要记录本章的重要结论和一些注意点。

Lemonade_YoYo·2022-12-04 09:47

使用学院的linux服务器远程运行python深度学习项目

1.使用secureCRT连接远程服务器添加远程服务器，输入ip，端口，用户名等信息。成功添加服务器后进行连接，进入运行页面利用ssh命令进入个人工作环境成功进入个人工作环境进入工作目录，以下为实用命令nvidia-smi命令：查看当前显卡使用情况。代码运行命令：其中最后两项参数>out.txt为将控制台输出重定向至out.txt文件，&为使程序后台执行。pythontrain.py--hidde

PhoneixYANG·2022-12-03 10:18

Python 教你如何给图像分类！Python就没有他做不到

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。

爬遍天下无敌手·2022-12-03 06:09

《Python深度学习基于PyTorch》学习记录

目录标题可视化工具tensorboardX2.可视化神经网络部分3.如何加载出可视化的图片4.可视化损失函值可视化工具tensorboardX是根据书上来写的，但是会报错[2022.4.2]https://blog.csdn.net/martinkeith/article/details/122362982以上这个22年1月的博客也一样的，但是不管用。解决：看Pytorch中文手册解决的引入ten

PURSUE BEAUTY·2022-12-02 18:19

python3源码剖析pdf_深度学习入门：基于Python的理论与实现 PDF 含源码超清版

内容介绍深度学习入门：基于Python的理论与实现电子书封面读者评价基于python深度学习，从零开始学深度学习的明智之选这是真正从0基础，尤其从数学基础比较差的角度

weixin_39827905·2022-12-02 12:57

Python深度学习（预测房价：回归问题）--学习笔记（七）

3.6预测房价：回归问题前面两个例子都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。3.6.1波士顿房价数据集本节将要预测20世纪70年代中期波士顿房屋价格的中位数，已知当时郊区的一些数据点，比如犯罪率、当地房产税等。本节用到的数据集与

呆萌的小透明·2022-12-01 10:35

python深度学习基于pytorch-numpy

#pytorch#-*-coding:utf-8-*-#@Author:Tangzhao#@Blog:https://blog.csdn.net/tangzhaotzimportnumpyasnplst1=[3.14,2.17,0,1,2]nd1=np.array(lst1)print(nd1)print(type(nd1))"""[3.142.170.1.2.]"""#嵌套列表可以转换为多维数组

tangzhaotz·2022-12-01 04:20

在武测学习（二）：卷积神经网络CNN——《Python深度学习》学习笔记

卷积神经网络目录卷积神经网络1卷积神经网络简介1.1卷积运算1.2最大池化运算2.2实例——dogs-vs-cats2.1数据准备2.2数据生成器及数据增强2.3预训练的模型2Pytorch实现CNN1卷积神经网络简介卷积神经网络（convnet，CNN）是计算机视觉应用中最常见的深度学习模型，对于图像问题具有很好的性能。和密集连接层相比，卷积层能够学习到特征空间中的局部模式，这得益于卷积运算的特

武汉测绘科技大学·2022-12-01 04:05

深度学习实战案例：电影评论二分类

本文是《Python深度学习》一书中的实战案例：电影评论的二分类问题。训练集和测试集这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集，训练集是25000条，测试也是25

尤尔小屋的猫·2022-12-01 01:10

Python深度学习实例--电影评论分类（二分类问题）

Python深度学习实例--电影评论分类（二分类问题）1.Keras1.1Keras简介1.2Keras、TensorFlow、Theano和CNT1.3Keras开发的工作流程1.4安装Keras2.

电波永不消逝·2022-12-01 01:04

【学习笔记】《Python深度学习》第一章：什么是深度学习

文章目录1人工智能、机器学习与深度学习1.1人工智能1.2机器学习1.3从数据中学习表示1.4深度学习之“深度”1.5用三张图理解深度学习的工作原理2机器学习简史2.1概率建模2.2早期神经网络2.3核方法2.4决策树、随机森林与梯度提升机2.5回到神经网络2.6深度学习的不同1人工智能、机器学习与深度学习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：程序员编写足

Schanappi·2022-11-30 16:20

【学习笔记】《Python深度学习》第五章：深度学习用于计算机视觉

文章目录1卷积神经网络简介1.1卷积运算1.2最大池化运算2在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络2.1下载数据2.2构建网络2.3数据预处理2.4数据增强3使用预训练的卷积神经网络3.1特征提取3.2微调模型3.3小结4卷积神经网络的可视化4.1可视化中间激活4.2可视化卷积神经网络的过滤器3.3可视化类激活的热力图1卷积神经网络简介首先通过一个简单的卷积神经网络示例，对MNIST数字进行分

Schanappi·2022-11-30 16:40

Python深度学习（10）：VAE生成手写数字

Brielleqqqqqqjie·2022-11-30 13:36

python编程300集免费-python 300本电子书合集

1CNlB35ASnDNlUGNCZJbiAA提取码:fxigQ群：592857363更多所在数据科学速查表零起点Python机器学习快速入门《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码《Python

weixin_37988176·2022-11-29 07:05

关于到年底日常生活的工作计划

一、LEARNING1.1·我不能跟着他们的节奏走我得做点我自己的事情学习Python深度学习大数据Hadoop等二、COURSES2数学1口语1中特冲刺呗，现在的思想和以前也不一样了三、LIFEHABIT

王摇摆·2022-11-28 17:18

python文本分类算法_Tensorflow 文本分类-Python深度学习

Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。Tensorflow文本分类主要讲什么？文本分类是一项为给定的文本片段分配合理的标签的任务。文本可以是一个短语、一个句子甚至一个段落。我们的目的是用一些文本作为输入，然后为输入打上标签。因为我们将用Tensorfow深度学习库，所以我们可以把这项文本分类任务叫作Tensorflow文本分类系统。看起来很简单

weixin_39600447·2022-11-28 12:40

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

Keras封装性比较高，现在的注意力机制都是用pytorch较为多。但是使用函数API也可以实现，Keras处理文本并且转化为词向量也很方便。本文使用了一个外卖评价的数据集，标签是0和1，1代表好评，0代表差评。并且构建了12种模型，即MLP,1DCNN,RNN,GRU,LSTM,CNN+LSTM，TextCNN，BiLSTM,Attention,BiLSTM+Attention，BiGRU+At

阡之尘埃·2022-11-28 08:44

自然语言处理python进阶脚本之家_文本分类

最近读了《Python深度学习》，是一本好书，很棒，隆重推荐。

weixin_39875842·2022-11-28 08:39

【学习笔记】《Python深度学习》第三章：神经网络入门

文章目录1神经网络核心组件1.1层：深度学习的基础组件1.2模型：层构成的网络1.3损失函数与优化器：配置学习过程的关键2Keras简介2.1Keras、TensorFlow、Theano和CNTK2.2使用Keras开发3电影评论分类：二分类问题3.1IMDB数据集3.2准备数据3.3构建网络3.4方法验证3.5生成预测结果3.6小结4新闻分类：多分类问题4.1路透社数据集4.2准备数据4.3构

Schanappi·2022-11-28 08:25

cannot import name ‘preprocessing‘ from ‘keras.layers‘

今天在学习《Python深度学习》时，按照书中的如下写法导入时报错，无法从keras.layers导入preprocessing。

gitcat熊·2022-11-27 17:13

基于opencv的简单数字识别

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，我这里首先是对图像进行一个

Dawn向阳而生·2022-11-27 05:07

IMDB数据集的序列转化为张量原理分析

以下的理解是我根据自己的小实验得出来的结果，因为《python深度学习》教程里有一些函数之类的我没有了解过。换言之如果也是同样的小白也能够看得懂我是什么意思）fromkeras.datase

我想不乖·2022-11-27 01:49

Python深度学习（神经网络的数学基础）----学习笔记（三）

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络需要解决的问题：将手写数字的灰度图像（28像素x28像素）划分到10个类别中（0~9）。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）在20世纪80年代收集得到。MNIST数据集预先加载在Keras库中，其中包括4个Numpy数

呆萌的小透明·2022-11-26 18:14

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

keras简单介绍

keras介绍keras是python深度学习中常用的一个学习框架，它有着极其强大的功能，基本能用于常用的各个模型。

Dream_Bri·2022-11-26 13:17

python深度学习调参，多GPU并行运行shell脚本

在不同数据集上需要不同的超参以达到最优性能，以下通过暴力搜索的方式，对不同超参进行排列组合，用循环的方式找到最优组合。首先是python脚本的撰写，将你需要调的超参写入importosBS=[8,12,16,20,24]EDL_T=[0.1,0.5,1,2,4]SIM_T=[0.1,0.5,1,2,4]R=[1,2,3,4]LDR=[0.1,0.3,0.5]forbsinBS:foredl_tin

一个菜鸟的奋斗·2022-11-26 12:23

python与人工智能关系论文_《Python深度学习》笔记：人工智能、机器学习与深度学习关系...

三者之间的关系：人工智能>>机器学习>>深度学习。人工智能诞生于20世纪50年代。简洁的定义是：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。20世纪50年代到80年代，人工智能的主流范式是：符号主义人工智能(许多专家相信，只要程序员精心编写足够多的明确规则来处理知识，就可以实现与人类水平相当的人工智能)。符号主义人

weixin_39555179·2022-11-26 02:08

python3.8+tensorflow2.4.0+keras-2.4.3: IMDB电影评论情感分析

参考《python深度学习》第六章第一节IMDB电影评论二分类背景知识EmbeddingIMDB数据集模型实现模型1（自训练词嵌入）模型2（自训练词嵌入）模型3（预训练词嵌入）遇到的问题和解决方案背景知识

wdw_kai·2022-11-25 05:34

手把手教你Anaconda装包虚拟环境迁移和实时换源

Anaconda虚拟环境完美迁移和实时换源方法最近在多台服务器上对python深度学习的project做项目迁移，同时也需要对conda的虚拟环境也进行迁移。

轻许盛夏流年丶·2022-11-24 16:43

Python深度学习---第1章什么是深度学习

>第1章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。1.1.2机器学习在经典的程序设计（即符号主义人工智能的范式）中，人们输入的是规则（即程序）和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案（见图1-2）。利用机器学习，人

-左同学-·2022-11-24 16:05

《python深度学习》笔记（六）：二分类问题

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：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条评论和用于测试的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。为什么要将

卷积战士·2022-11-24 16:05

python深度学习--将一维数字标签映射为二维独热码

目的Y是列标签，对应0,1,2这样的数字，如Y=[01211]'(5*1)目的经过独热码映射为[[100];[010];[001];[010];[010]](5*3)解决先转化为int型(只有int可以作为索引值)再通过作为单位矩阵的索引得到对应的独热码，此时得到的Y是5*1*3的再使用Y[:,0,:]去掉中间的维度，即可得到所需结果Y=np.eye(3)[Y.astype(np.int64)]Y

晏九初·2022-11-24 16:26

Python深度学习基于PyTorch：第2章 Pytorch基础

Python深度学习基于PyTorch第2章Pytorch基础2.1为何选择Pytorch？

xiao52x·2022-11-24 14:02

Python深度学习：机器学习理论知识，包含信息熵的计算（读书笔记）

今天这一篇，我们正式接触深度学习的理论基础—机器学习第二篇一、机器学习分类二、机器学习的基本算法三、算法的理论基础1、机器学习的基础理论-----函数逼近2、回归算法3、其他算法----决策树一、机器学习分类1、基于学科分类统计学、人工智能、信息论、控制理论2、基于学习模式分类归纳学习、解释学习、反馈学习3、基于应用领域的分类专家系统、数据挖掘、图像识别、人工智能、自然语言处理二、机器学习的基本算

芝士工具猿·2022-11-24 05:01

卷积神经网络的可视化（一）（可视化中间激活）（猫狗分类问题，keras）

目录卷积神经网络的可视化可视化中间激活在猫狗分类数据集上从头训练一个卷积神经网络分割出一个小型数据集构建网络数据预处理利用批量生成器拟合模型绘制损失曲线和精度曲线使用数据增强利用数据增强生成器训练卷积神经网络可视化单个通道将每层激活的所有通道可视化References总结自《Python

_SeeUtoday_·2022-11-24 01:45

Python深度学习笔记06——tensorflow实现神经网络（叁）

卷积神经网络的结构：（1）卷积层过滤器：（相当于观察窗口，里面有权重，移动来观察）（2）激活函数：f(x)=max(0,x)（3）池化层（Pooling）计算（4）卷积网络API介绍：二、案例实现总结前言关于python

是故里吖·2022-11-23 21:24

Python深度学习（什么是深度学习）----学习笔记（一）

第1章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能人工智能诞生于20世纪50年代，当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始醍醐疑问：计算机是否能够“思考”？人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。例如，早期的国际象棋程序仅报刊程序员精心编写的硬编码规则，并不属于机器学习。

呆萌的小透明·2022-11-23 17:29

python多输入多输出_Python深度学习中Keras如何多输入多输出，以及中间层输出

在许多新手的眼中，深度学习模型构建好了之后，就只能是固定的输入和输出，甚至构建的模型只能是一个输入一个输出。其实深度学习模型很灵活，想有几个输入就有几个输入，想有几个输出就几个输出，想要哪一层的输出，就要哪一层的输出。今天，我们就用keras的几个例子，让大家对深度模型有个更深入的了解。多输入多输出什么情况下需要模型多个输入多个输出呢？•多输入，单输出比如在做文本分类任务时，我不仅仅通过文本con

要点控·2022-11-23 06:56

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