from keras.datasets import imdb #num_words表示加载影评时，确保影评里面的单词使用频率保持在前1万位，于是有些很少见的生僻词在数据加载时会舍弃掉 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)print(train_data[0]) print(train_labels[0])#频率与单词的对应关系存储在哈希表word_index中,它的key对应的是单词，value对应的是单词的频率 word_index = imdb.get_word_index() #我...
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...
下载：https://pan.baidu.com/s/1nk1IHMUYbcuk1_8tj6ymog 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码 高清中文版PDF，314页，带目录标签，可复制粘贴，高清晰。配套源代码。 深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。 其中，高清...
下载：https://pan.baidu.com/s/1nk1IHMUYbcuk1_8tj6ymog 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码 高清中文版PDF，314页，带目录标签，可复制粘贴，高清晰。配套源代码。 深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。 其中，高清...
随着深度学习的崛起，极大的推动了图像领域的发展，在提取特征这方面而言，神经网络目前有着不可替代的优势。之前文章中我们也介绍了图像检索往往是基于图像的特征比较，看特征匹配的程度有多少，从而检索出相似度高的图片。而检测图像特征，VGG16具有得天独厚的优势。 接下来本文将会通过一个简单的案例来实现一个基于深度学习的图像检索小工具。 准备工作 老样子，先来准备好我们此次需要使用到的工具：IDE：Pycharm Python：3.7...
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster from matplotlib import pyplot as pltdef hierarchy_cluster(data, method='average', threshold=5.0):'''层次聚类Arguments:data [[0, float, ...], [float, 0, ...]] -- 文档 i 和文档 j 的距离Keyword Arguments:method {str} -- [linkage的方式： single、complete、average、centroid、median、ward] (defau...
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franois Chollet）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境、建立图像识别模型、生成图像和文...
!mkdir /content/gdrive/My Drive/conversation 将文本句子分解成单词，并构建词库 path = /content/gdrive/My Drive/conversation/ with open(path + question.txt, r) as fopen:text_question = fopen.read().lower().split(\n) with open(path + answer.txt, r) as fopen:text_answer = fopen.read().lower().split(\n)concat_question = .join(text_question).split() vocabulary_size_question = len(list(set(concat_questi...
我认为《深度学习入门：基于Python的理论与实现》电子书代码基本原理，简洁清楚，所用数学基本就是大一水平，适合做第一本入门书。 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书代码实现的神经网络全是用numpy，超级适合刚刚入门想了解神经网络，数学不好看公式看不懂的人，看完这本基本就懂深度学习是弄啥子了。如果连这本都看不懂的话，可以去看《Python神经网络编程》。我个人认为这两本书是最简单直白的方式让人理解神经网络的...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本篇文章主要介绍了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 一、卷积神经网络 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的...
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 损失函数定义（均方误差、交叉熵损失）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713198.html 优化器的实现...
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 损失函数定义（均方误差、交叉熵损失）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713198.html 优化器的实现...
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 Rust 也能实现神经网络？作者 | Nathan J. Goldbaum译者 | 弯月，责编 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）以下为译文： 我在前一篇帖子（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html）中介绍了MNIST数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）以及分辨手写数字的问题。在这篇文章中，我将利用前一篇帖子中的代码，通过Ru...
本篇文章主要介绍了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层...
这篇文章主要介绍了Python实现的递归神经网络,是一篇摘录自github代码片段的文章,涉及Python递归与数学运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现的递归神经网络。分享给大家供大家参考，具体如下：# Recurrent Neural Networks import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def sigmoid(x):output = 1/(1+np.exp(-x))return output # convert output of sigmoid function to...