“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...
文章目录 2.2张量1、0D张量——标量：仅包含一个数字的张量叫做标量。2、1D张量——向量：一个轴3、2D张量——矩阵：两个轴行和列4、3D张量与更高维张量5、关键属性 张量运算1、广播2、点积3、变形2.2张量 张量（tensor）：矩阵是二维张量，张量是矩阵任意维度上的推广。 1、0D张量——标量：仅包含一个数字的张量叫做标量。 import numpy as np x=np.array(12) print(x.ndim)#numpy数组的ndim属性可以查看张量轴的个数2、1D张量—...
下载：https://pan.baidu.com/s/1fngyDdcld6rA5qoho1dQCw 更多最新的资料：http://blog.51cto.com/3215120 《Python深度学习》【中文版和英文版】【高清完整版PDF】+【配套源代码】 高清中文版PDF，314页，带目录和书签，彩色配图，能够复制粘贴；高清英文版PDF，386页，带目录和书签，彩色配图，能够复制粘贴；中英文两版可以对比学习。 配套源代码； 经典书籍，讲解详细； 其中高清中文版如图
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对于公司组织的人工智能学习，每周日一天课程共计五周，已经上了三次，一天课程下来讲了两本书的知识。发现老师讲的速度太快，深度不够，而且其他公司学员有的没有接触过python知识，所以有必要自己花时间多看视频整理知识点。还是得靠自己，厚积才能薄发。 无知者无畏，但是对于网上众多评价人工智能，很多人知识听起来感觉好高大上，但是深入学习后能劝退一大波人，所谓叶公好龙。 路漫漫，忍住寂寞苦学多练，才能在某天大放...
完全来源与《Python深度学习》中的例子，仅供学习只用。 Cats vs. Dogs（猫狗大战）是Kaggle大数据竞赛的数据集，数据集由训练数据和测试数据组成，训练数据包含猫和狗各12500张图片，测试数据包含12500张猫和狗的图片。 我们取Cats vs. Dogs数据集中的2000个测试，1000验证，1000个测试，其中猫狗各一半。。 在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准，这会得到73%的分类精度。...
Keras 重要特性相同的代码可以在 CPU 或 GPU 上无缝切换运行。 具有用户友好的 API，便于快速开发深度学习模型的原型。 内置支持卷积网络（用于计算机视觉）、循环网络（用于序列处理）以及二者的任意组合。 支持任意网络架构：多输入或多输出模型、层共享、模型共享等。这也就是说， Keras能够构建任意深度学习模型，无论是生成式对抗网络还是神经图灵机? ? Keras 有三个后端实现： TensorFlow 后端、Theano 后端和微软认知工具包...
import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot as pltclass neuralNetWork:def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):self.inodes = inputnodesself.hnodes = hiddennodesself.onodes = outputnodesself.wih = numpy.random.normal(0.0,pow(self.inodes, -0.5),(self.hnodes,self.inodes))self.who = numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes, -0.5),(self.onodes,self.hnodes))self.l...
深度学习是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层（layer）中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中 包含多少层，这被称为模型的深度（depth）。这一领域的其他名称包括分层表示学习（layered representations learning）和层级表示学习（hierarchical representations le...
第六章，深度学习用于文本和序列 深度学习不会接收原始文本作为输入，只能处理数值张量，文本向量化是指将文本转换为数值张量的过程。（文本可分割为标记：单词，字符，n-gram，分解为标记的过程叫做分词，然后将其转换为张量） one-hot将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，将整数索引i转换为长度为N的二进制向量。One-hot编码是标记转化为向量最基本最常用的方法，得到的是二进制的，稀疏的维度很高的向量。 词向量（词嵌入...
说明 内容包含以下几块： 1 ubuntu安装Cuda的一般方法2 ubuntu安装GTX1060 铭影GTX10603 ubuntu安装3060Ti4 使用docker安装cuda整个过程就算顺利也要2~3小时，我第一次花了8个小时1 内容 1.1 CUDA与CUDNN 这部分内容参考这篇文章CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIA CUDNN是用于深度神经网络的GPU加...
下载：https://pan.baidu.com/s/1O2aHCeGP8p6FyBkVjFTnTQ 最新出版的《Python深度学习》。 《Python深度学习》高清中文版pdf+高清英文版pdf+源代码 高清中文版PDF，314页，带目录和书签，彩色配图，文字能够复制粘贴；高清英文版PDF，386页，带目录和书签，彩色配图，文字能够复制粘贴；中英文两版可以对比学习。 配套源代码； 经典书籍，讲解详细； 其中高清中文版如图
百度网盘 链接: https://pan.baidu.com/s/1WfoUtEt8jRwm4G41S5GHpw 提取码: ia8m《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc.ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow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。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学...
应用场景用Tensorflow实现加法运算演示数据流图（需要开启会话） import tensorflow as tfdef tensorflow_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with tf.Session() as sess:c_t=sess.run(c)print("c_t:\n",c_t) if __name__ == '__main__':tensorflow_demo()import tensorflow as tfdef tensorflow_demo():# Tensorflow实现加法a=tf.constant(2)b=t...
6.3循环神经网络的高级用法 在这一节中，我们将回顾三种先进技术来提高递归神经网络的性能和泛化能力。在本节结束时，您将了解关于使用Keras的递归网络所知道的大部分内容。我们将展示一个天气预报问题的所有三个概念，在那里我们可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的数据点的时间，例如温度、气压和湿度，我们用来预测在收集最后一个数据点后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，举例说明了在使用时间序列时遇到的许...