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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（四）
深度学习
gpt
模型
数据
python
上一章通过简单模型（一堆Conv2D和MaxPooling2D层）和一个简单的用例（二进制图像分类）为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是，计算机视觉不仅仅是图像分类！本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
131
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）
模型
数据
python
深度学习
gpt
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
294
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（二）
深度学习
gpt
模型
数据
python
本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归：
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
264
0
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）
gpt
模型
数据
python
深度学习
如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
319
0
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）
pytorch
gpt
模型
数据
深度学习
在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处理训练和评估这些模型所需的支持基础设施，并开始将我们的训练结果保存到磁盘。现在是时候将我们拥有的组件统一起来，以便实现我们项目的完整目标：是时候自动检测癌症了。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
163
0
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）
gpt
模型
数据
深度学习
pytorch
上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是将一切都分类为非结节！更糟糕的是，结果表面看起来很好，因为我们正在查看训练和验证集中被正确分类的整体百分比。由于我们的数据严重倾向于负样本，盲目地将一切都视为负面是我们的模型快速得分的一种简单而快速的方法。太糟糕了，这样做基本上使模型无用！
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
130
0
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）
数据
深度学习
pytorch
gpt
模型
第 2 部分的结构与第 1 部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第 1 部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探讨如何诊断这些问题，然后修复它们。我们还将确定我们解决方案的各种其他改进措施，实施它们，并衡量它们的影响。为了训练第 2 部分中将开发的模型，您将需要访问至少 8 GB RAM 的 GPU，以及数百 GB 的可用磁盘空间来存储训练数据。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
300
0
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（三）
模型
数据
深度学习
pytorch
gpt
到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制，而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的，图 5.2（这里重复为图 6.1），了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数，然后通过对损失的梯度更新这些参数，无论底层模型是什么，这个过程都是相同的。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
475
0
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）
数据
深度学习
pytorch
gpt
模型
在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作，神经网络中的所有参数（例如权重和偏置）都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
222
0
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）
pytorch
gpt
模型
数据
深度学习
欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
ApacheCN_飞龙
2024-03-21
282
0
FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（一）
程序员
工作
模型
数据
深度学习
在很短的时间内，深度学习已经成为一种广泛应用的技术，解决和自动化计算机视觉、机器人技术、医疗保健、物理学、生物学等领域的问题。深度学习的一大乐趣在于其相对简单性。强大的深度学习软件已经构建起来，使得快速入门变得快速简单。在几周内，你就可以理解基础知识并熟悉技术。
ApacheCN_飞龙
2024-02-17
362
0
fast.ai 深度学习笔记（一）
深度学习
函数
模型
数据
学习笔记
上面显示的神经网络示例有一个隐藏层。我们在过去几年学到的一些东西是，这种神经网络如果不添加多个隐藏层，就不会快速或可扩展，因此被称为“深度”学习。
ApacheCN_飞龙
2024-02-11
230
0
我们的AI基础是如何从20年前就开始落后的？
深度学习
人工智能
游戏
基础
科技
2000年5月，《光明日报》刊登了一篇名为《电脑游戏瞄准孩子的电磁海罗音》的文章，随着这篇文章在国内舆论场内的迅速发酵，紧随而来的就是某某部和某某总署联合签署发布的游戏禁止令与游戏机销售禁止令。
ApacheCN_飞龙
2023-10-13
175
0
精通 Python OpenCV4：第三、四部分
python
深度学习
函数
脚本
模型
在本书的第三部分中，您将体验一下机器学习和深度学习。 我们将探索和利用 OpenCV 的机器学习模块。 此外，您还将学习如何使用与人脸检测，跟踪和识别相关的最新算法来创建人脸处理项目。 最后，将向您介绍 OpenCV 和一些深度学习 Python 库（TensorFlow 和 Keras）的深度学习领域。
ApacheCN_飞龙
2023-04-27
1.3K
0
TensorFlow Lite，ML Kit 和 Flutter 移动深度学习：1~5
tensorflow
深度学习
flutter
模型
数据
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
ApacheCN_飞龙
2023-04-27
18.5K
0
TensorFlow Lite，ML Kit 和 Flutter 移动深度学习：6~11
tensorflow
深度学习
游戏
flutter
模型
认证是任何应用中最突出的功能之一，无论它是本机移动软件还是网站，并且自从保护数据的需求以及与机密有关的隐私需求开始以来，认证一直是一个活跃的领域。 在互联网上共享的数据。 在本章中，我们将从基于 Firebase 的简单登录到应用开始，然后逐步改进以包括基于人工智能（AI）的认证置信度指标和 Google 的 ReCaptcha。 所有这些认证方法均以深度学习为核心，并提供了一种在移动应用中实现安全性的最新方法。
ApacheCN_飞龙
2023-04-27
23.1K
0
PyTorch 深度学习实用指南：1~5
深度学习
pytorch
函数
数据
网络
目前，有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题，那么为什么我们还需要一个呢？ 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族，并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来，社区一直在努力兑现这一承诺。 如官方文档所述，PyTorch 是针对使用 GPU 和 CPU 进行深度学习的优化张量库。 尽管所有著名的框架都提供相同的功能，但 PyTorch 相对于几乎所有框架都具有某些优势。
ApacheCN_飞龙
2023-04-27
2K
0
PyTorch 深度学习实用指南：6~8
深度学习
pytorch
函数
模型
网络
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义，生成网络学习真实数据分布的模式，并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
ApacheCN_飞龙
2023-04-27
1K
0
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
tensorflow
深度学习
keras
对象
网络
目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。
ApacheCN_飞龙
2023-04-26
1.2K
0
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
tensorflow
深度学习
keras
函数
网络
正如我们已经探索的那样，GAN 可以通过学习数据分布来产生有意义的输出。 但是，无法控制所生成输出的属性。 GAN 的一些变体，例如条件 GAN（CGAN）和辅助分类器 GAN（ACGAN），如前两章所讨论的，都可以训练生成器，该生成器可以合成特定的输出。 例如，CGAN 和 ACGAN 都可以诱导生成器生成特定的 MNIST 数字。 这可以通过同时使用 100 维噪声代码和相应的一号热标签作为输入来实现。 但是，除了单热标签外，我们没有其他方法可以控制生成的输出的属性。
ApacheCN_飞龙
2023-04-26
2.1K
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