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SeanCheney的专栏

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

机器学习神经网络深度学习人工智能

（第二部分：深度学习）第10章使用Keras搭建人工神经网络第11章训练深度神经网络第12章使用TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章强化学习] [第19章规模化训练和部署TensorFlow模型]

2020-01-15

1.8K0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理

NLP 服务机器学习神经网络深度学习人工智能

自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。

2019-12-26

1.7K0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章使用RNN和CNN处理序列

机器学习深度学习人工智能神经网络

第10章使用Keras搭建人工神经网络第11章训练深度神经网络第12章使用TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列 [第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章强化学习] [第19章规模化训练和部署TensorFlow模型]

2019-12-23

1.4K0

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

卷积神经网络（CNN）起源于人们对大脑视神经的研究，自从1980年代，CNN就被用于图像识别了。最近几年，得益于算力提高、训练数据大增，以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧，CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类，等等。另外，CNN也不再限于视觉，比如：语音识别和自然语言处理，但这一章只介绍视觉应用。

2019-12-20

1.7K0

《生命3.0》（Life 3.0）序章 Omega团队第1章时代的对话第2章智能的产生

《生命3.0》一书的一些摘抄。好多配图也太可爱了吧，哈哈233。序章 Omega团队讲了一个“科幻”故事，Omega团队创造了一个超级强大的AI“普罗米修斯”，他们利用这个AI逐步控制了全世界。

2018-04-24

1.4K0

Python模拟登陆 —— 征服验证码 5 拉钩

python json 人工智能 https html

拉钩使用了动态token，但是在源代码中又写出来了。。。密码采用了md5双重加密登录界面动态token import os import time import json import sys

2018-04-24

1.1K0

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