大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子。可能非常多人都不知道我。由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作。p>wx_fmt=jpeg" />今天条子最终也熬到这一天!最终也有机会来为大家写文章了!激动的我啊。都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭。禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元。让我结账至今还没还钱的事儿了。真的,激动的我一点儿都想不起来了。国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的读...
第1章 什么是深度学习
前言
在阅读这本书的过程中,我终于知道了人工智能,机器学习和深度学习的关系……之前虽然接触过一些相关的内容,也用过一些里面的方法,但是对于这些概念着实是傻傻分不清楚hhh 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。例如,早期的国际象棋程序仅包含程序员精心编写的硬编码规则,并...
最近要学习python深度学习,因为要用python做图形的识别,求相关的入门书籍。中文的最好。就是给一张图,能够识别出图像是什么。回复内容:
这是一个较完整的应用深度学习进行图像识别的学习路径,不是深度学习的捷径!1. 模式识别从你的描述问题的语言来看,题主似乎对模式识别没有较高的认识。所以在做基于深度学习的图像识别前,建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身,才来尝试识别。《学习Open...
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对时间序列数据的预测
import numpy as np
import m...
搭建网络八股步骤
Import Train, test Model = tf.keras.models.Sequential 搭建网络结构 Model.compile 配置训练参数,告知优化器、损失函数、评测指标 Model.fit 配置训练过程,告知训练集的输入特征和标签、batch、迭代次数 Model.summary
具体步骤
1.Model = tf.keras.models.Sequential([网络结构]) 描述各层网络 网络结构举例: 拉直层:tf.kears.layers.Flatten() 全连接层:tf.kears.layers.Dense(神经元个数,activation=...
Python 深度学习常用包汇总
更新历史2021/2/281.pytorch
网站:https://pytorch.org/
当前安装版本:1.7.1
pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html2. scikit-learn(sklearn)
pip install scikit-learn当前版本:0.24.1
3.pandas
pip install pandas当前版本 :1.2.2
安装pandas会安装numpy
4.numpy
pip install numpy当前版本:1.2...
Python深度学习:PyTorch API
1、nn.Module
initforward:完成一次前向计算的过程nn.Linear(input的特征数量, output的特征数量)
class Lr(nn.Module):'''定义模型'''def __init__(self):super(Lr, self).__init__()self.linear = nn.Linear(1, 1)def forward(self, x):out = self.linear(x)return outmodel = Lr() # 实例化模型
predict = model(x)2、优化器类
optimizer = optim.Ad...
6.1 处理文本数据
6.1.1 单词和字符的one-hot编码
(1)单词级的one-hot编码: 1 # 单词级的one-hot编码2 import numpy as np3 4 # 初始数据:每个样本是列表的一个元素(本例中的样本是一个句子,但也可以是一整篇文档)5 samples = [The cat sat on the mat., The dog ate my homework.]6 7 # 构建数据中所有标记的索引8 token_index = {}9 for sample in samples:
10 # 利用split方法对样本进行分词,在实际应用中,还需要从样本...
1 from keras.datasets import mnist2 from keras.utils import to_categorical3 4 #1. 获取数据5 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()6 7 #2. 处理数据8 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))9 train_images = train_images.astype(float32) / 255
10
11 test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
12 test_images = test_images.astype(float32) /...
4.1 机器学习的四个分支
4.1.1 监督学习
含义:给定一组样本,它可以学会将输入数据映射到已知目标。
常见监督学习有:分类、回归、序列生成、语法树预测、目标检测、图像分割。
4.1.2 无监督学习
含义:是指在没有i目标的情况下寻找输入数据的有趣变换,其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。
常见无监督学习有:降维、聚类。
4.1.3 自监督学习
含义:是没有人工标注的标签的监督学习,可以看...
1 import keras2 from keras.datasets import reuters3 import numpy as np4 from keras import models5 from keras import layers6 import matplotlib.pyplot as plt7 8 #1. 获取数据集9 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)10 11 # print(train_data.shape)#(8982,)12 # print(test_data.shape)#(2246,)13 14 15 #2. 数据处理16 #2.1 将整数序列编码为二进制矩阵17 def ...
2.1 初始神经网络
MNIST数据集:手写数字的灰度图像(28 像素28 像素),包含 60 000 张训练图像和 10 000 张测试图像。
类:分类问题中的某个类别叫作类(class)
样本:数据点叫作样本(sample)
标签:某个样本对应的类叫作标签(label)
损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进。优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制。在训练和测试过程中需要监...
Python 深度学习,你的 Keras 准备好了吗?点击上方“AI有道”,选择“置顶”公众号重磅干货,第一时间送达前天我在公众号推荐了《Python Deep Learning》这本书。该书是由 Keras 作者写的,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1kTTGpz...
一、安装相关包
安装dlib、cmake、face_recognition
二、获取人脸的128位数组编码
使用基本演绎法这两个演员的脸测试,只用了这两张正脸进行识别,如果要识别准确,得准备多种角度的照片,才能比较精准。# 使用Face recognition获取人脸128位数组from imutils.video import VideoStream
from imutils import paths
import face_recognition
import argparse
import pickle
import cv2
import os
import imutilsdef train():# grab ...
“关注老K玩代码公众号,回复"Python入门书"获取免费python入门教材;“继上次推荐的《10个免费python 机器学习项目》得到大家的关注后,有不少小伙伴希望能推荐一些深度学习的项目~老K在这里有求必应,特意整理了7个不错的深度学习的项目~!而且~必须是免费!快往下看一下吧1. PyTorch 深度学习基础入门地址https://www.shiyanlou.com/courses/1348学习人数1.2k关注人数47“PyTorch 是由 Facebook 主导开发的深度学习框架,因其高效...