摘要:本文分為四個部分,第一部分簡要介紹LSTM的應用現狀;第二部分介紹LSTM的發展歷史,并引出了受眾多學者關注的LSTM變體——門控遞歸單元(GRU);第三部分介紹LSTM的基本結構,由基本循環神經網絡結構引出LSTM的具體結構。第四部分,應用Keras框架提供的API,比較和分析簡單循環神經網絡(S 閱讀全文
posted @ 2019-10-05 20:39 舞動的心 閱讀 (132) 評論 (0) 編輯
摘要:1 題干內容 2 題意解析 3 解題思路 4 具體代碼 GitHub鏈接:https://github.com/miaomiaoqiushui/Algorithm/blob/master/1_%E5%89%91%E6%8C%87Offer/53_%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8 閱讀全文
posted @ 2019-05-01 10:05 舞動的心 閱讀 (171) 評論 (0) 編輯
摘要:目錄 第10章 TensorFlow高層封裝 第11章 TensorBoard可視化 第12章 TensorFlow計算加速 第10章 TensorFlow高層封裝 目前比較流行的TensorFlow高層封裝主要有4個,分別是TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras和Estimat 閱讀全文
posted @ 2019-01-21 21:52 舞動的心 閱讀 (236) 評論 (0) 編輯
摘要:目錄 第8章 循環神經網絡 第9章 自然語言處理 第8章 循環神經網絡 循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡的來源就是為了刻畫一個序列當前的輸出與之前信息的關系。也就是說,循環神經網絡的隱藏層之間的節點是有連接的,隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出,還包括上一時刻隱藏層的輸出。下面 閱讀全文
posted @ 2019-01-20 16:41 舞動的心 閱讀 (146) 評論 (0) 編輯
摘要:目錄 第5章 MNIST數字識別問題 第6章 圖像識別與卷積神經網絡 第7章 圖像數據處理 第5章 MNIST數字識別問題 MNIST是一個非常有名的手寫體數字識別數據集,在很多資料中,這個數據集都會被用作深度學習的入門樣例。MNIST數據集是NIST數據集的一個子集,它包含了60000張圖片作為訓 閱讀全文
posted @ 2019-01-19 16:16 舞動的心 閱讀 (102) 評論 (0) 編輯
摘要:目錄 第1章 深度學習簡介 第2章 TensorFlow環境搭建 第3章 TensorFlow入門 第4章 深層神經網絡 第1章 深度學習簡介 對于許多機器學習問題來說,特征提取不是一件簡單的事情。在一些復雜問題上,要通過人工的方式設計有效的特征集合,需要很多的時間和精力,有時甚至需要整個領域數十年 閱讀全文
posted @ 2019-01-17 22:45 舞動的心 閱讀 (193) 評論 (0) 編輯
摘要:目錄 第一周 循環序列模型 第二周 自然語言處理與詞嵌入 第三周 序列模型和注意力機制 第一周 循環序列模型 在進行語音識別時,給定一個輸入音頻片段X,并要求輸出對應的文字記錄Y,這個例子中輸入和輸出數據就是序列模型。 音樂生產問題也是使用序列數據的一個例子。 在自然語言處理中,首先需要決定怎樣表示 閱讀全文
posted @ 2018-11-17 20:35 舞動的心 閱讀 (178) 評論 (0) 編輯
摘要:目錄 第一周 卷積神經網絡基礎 第二周 深度卷積網絡:實例探究 第三周 目標檢測 第四周 特殊應用:人臉識別和神經風格轉換 第一周 卷積神經網絡基礎 垂直邊緣檢測器,通過卷積計算,可以把多維矩陣進行降維。如下圖: 卷積運算提供了一個方便的方法來發現圖像中的垂直邊緣。例如下圖: 對于3x3的過濾器,使 閱讀全文
posted @ 2018-11-11 17:12 舞動的心 閱讀 (156) 評論 (1) 編輯
摘要:目錄 第一周 機器學習策略(1) 第二周 機器學習策略(2) 目標:學習一些機器學習優化改進策略,使得搭建的學習模型能夠朝著最有希望的方向前進。 第一周 機器學習策略(1) 搭建機器學習系統的挑戰:嘗試和改變的東西太多,比如超參數。 什么是正交化? 正交化是協助調節搭建機器學習系統的方法之一,類比老 閱讀全文
posted @ 2018-11-04 15:53 舞動的心 閱讀 (131) 評論 (2) 編輯
摘要:目錄 第一周(深度學習的實踐層面) 第二周(優化算法) 第三周(超參數調試、Batch正則化和程序框架) 目標: 如何有效運作神經網絡,內容涉及超參數調優,如何構建數據,以及如何確保優化算法快速運行,從而使學習算法在合理時間內完成自我學習。 第一周(深度學習的實踐層面) 如何選取一個神經網絡的訓練集 閱讀全文
posted @ 2018-10-30 15:51 舞動的心 閱讀 (116) 評論 (0) 編輯
福彩快三怎么样