梯度的实现： 1import numpy as np2 3def numerical_gradient(f,x): 4#数值微分求梯度,f为函数，x为NumPy数组，该函数对数组x的各个元素求数值微分 5 6 h=1e-4#0.0001 7 grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组 8 9for idx in range(x.size): 10 tmp_val=x[idx] 11#f(x+h)的计算12 x[idx]=tmp_val+h 13 fxh1=f(x) 1415#f(x-h)的计算16 x[idx]=tmp_val-h 17 fxh2=f(x) ...
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 ...