老秦求学

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用户1631856

[数据可视化之一]Pandas单变量画图

pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表...

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用户1631856

位运算及其编程妙用

位操作符通常用来对操作数进行位级的操作运算。首先将运算符转换为位级,然后对操作数执行计算。可以在比特级执行诸如加法,减法,乘法等的数学运算以便更快地处理。

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用户1631856

[Deep-Learning-with-Python]GAN图片生成

由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案。它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法...

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[LeetCode]709. To Lower Case

Implement function ToLowerCase() that has a string parameter str, and returns th...

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844. Backspace String Compare

Given two strings S and T, return if they are equal when both are typed into emp...

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[图片生成]使用VAEs生成新图片

从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式。

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Keras实现风格迁移

风格迁移算法经历多次定义和更新,现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上,将图片风格引用在目标图片上。

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用户1631856

LSTM生成尼采风格文章

github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。

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[手把手系列之二]实现多层神经网络

训练集: \(X = [x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(i)},....,x^{(m)}]\) ;对应标签:\(Y=[y^{(1)},y^{(2...

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用户1631856

[Deep-Learning-with-Python] Keras高级概念

目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在...

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[Deep-Learning-with-Python]计算机视觉中的深度学习

卷积网络接收(image_height,image_width,image_channels)形状的张量作为输入(不包括batch size)。MNIST中,将...

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[Deep-Learning-with-Python]机器学习基础

二分类、多分类以及回归问题都属于监督学习--目标是学习训练输入和对应标签之间的关系。 监督学习只是机器学习的冰山一角。机器学习主要分为4类:监督学习、非监督学...

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[Deep-Learning-with-Python]基于Keras的房价预测

通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集,预测平均房价;数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。数据集只有506条记录,划分成404的训练集和102的测试集。每个记...

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[Deep-Learning-with-Python]基于Kears的Reuters新闻分类

构建神经网络将路透社新闻分类,一共有46个类别。因为有多个类别,属于多分类问题,而每条数据只属于一个类别,所以是单标签多分类问题;如果每条数据可以被分到多个类别...

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基于Keras的imdb数据集电影评论情感二分类

二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类。

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[Deep-Learning-with-Python]神经网络入手学习[上]

网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权...

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[Deep-Learning-with-Python]神经网络的数学基础

理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradien...

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用户1631856

数据增强利器--Augmentor

Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具,但也将包含基本的图像预处理功能。

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用户1631856

【手把手系列之一】手写实现单层神经网络

训练集: \(X = [x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(i)},....,x^{(m)}]\) ;对应标签:\(Y=[y^{(1)},y^{(2...

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用户1631856

深度学习算法优化背景知识---指数加权平均

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