腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
Coding迪斯尼
专栏成员
举报
322
文章
283643
阅读量
97
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章（322）
编程算法（108）
其他（48）
神经网络（37）
go（27）
java（22）
python（20）
深度学习（20）
ide（18）
数据结构（18）
存储（17）
数据库（14）
sql（14）
区块链（13）
人工智能（13）
tcp/ip（13）
游戏（12）
缓存（12）
机器人（12）
http（11）
编译器（11）
网络安全（10）
文件存储（9）
语法（9）
机器学习（8）
打包（8）
安全（8）
javascript（7）
node.js（7）
单片机（7）
linux（7）
udp（7）
函数（7）
react（6）
压力测试（6）
ftp（6）
keras（6）
字符串（6）
比特币（5）
html（5）
api（5）
正则表达式（5）
算法（5）
图像识别（4）
lexer（4）
对象（4）
接口（4）
模型（4）
系统（4）
数字货币（3）
c++（3）
汇编语言（3）
网站（3）
express（3）
爬虫（3）
二叉树（3）
rpc（3）
微信（3）
windows（3）
微服务（3）
aigc（3）
return（3）
time（3）
基础（3）
客户端（3）
数学（3）
解释器（3）
云服务器（2）
DNS 解析 DNSPod（2）
tensorflow（2）
iphone（2）
c 语言（2）
php（2）
bash（2）
bootstrap（2）
ajax（2）
mapreduce（2）
日志服务（2）
黑客（2）
dns（2）
gcc（2）
socket编程（2）
数据处理（2）
https（2）
connect（2）
flex（2）
select（2）
send（2）
tcp（2）
wireshark（2）
变量（2）
编码（2）
编译（2）
程序（2）
集合（2）
数组（2）
协议（2）
压缩（2）
状态机（2）
人脸识别（1）
NLP 服务（1）
ios（1）
.net（1）
jquery（1）
json（1）
eclipse（1）
jar（1）
apache（1）
bash 指令（1）
容器镜像服务（1）
spring（1）
批量计算（1）
访问管理（1）
消息队列 CMQ 版（1）
腾讯云测试服务（1）
自动化（1）
html5（1）
jvm（1）
numpy（1）
面向对象编程（1）
spring boot（1）
单元测试（1）
flash（1）
kernel（1）
大数据（1）
小程序（1）
腾讯云开发者社区（1）
kafka（1）
小程序·云开发（1）
alpha（1）
app（1）
append（1）
attr（1）
case（1）
character（1）
code（1）
csv（1）
data（1）
desktop（1）
detection（1）
expression（1）
function（1）
init（1）
key（1）
ld（1）
list（1）
map（1）
max（1）
network（1）
point（1）
push（1）
server（1）
state（1）
telnet（1）
timer（1）
token（1）
wait（1）
word（1）
遍历（1）
测试（1）
队列（1）
工具（1）
脚本（1）
连接（1）
命令行（1）
内核（1）
设计（1）
事件（1）
视频（1）
数据（1）
搜索（1）
索引（1）
网络（1）
文件上传（1）
效率（1）
搜索文章
搜索
搜索
关闭
使用回调函数及tensorboard实现网络训练实时监控
keras
神经网络
神经网络开发的一大特点是， 一旦我们把大规模数据输入网络进行分析时，你的感觉就像抛出一只纸飞机，除了抛出那一刻你拥有控制力外，一旦离手，它怎么飞怎么飘就不再是你能控制得了。神经网络代码的运行就有这个特点，我们不能像平常程序那样设置断点，然后单步调试，一旦运行后，我们只能观察结果。令人郁闷的是，很多时候训练非常耗时，你跑完几个小时后突然发现代码中存在bug，于是你停下程序，修正后你又得等待好几个小时。
望月从良
2022-01-17
984
0
应用Tensorflow2.0的Eager模式快速构建神经网络
keras
神经网络
深度学习
tensorflow
TensorFlow是开发深度学习算法的主流框架，近来随着keras和pytorch等框架的崛起，它受到了不小挑战，为了应对竞争它本身也在进化，最近新出的2.0版本使得框架的应用更加简易和容易上手，本节我们就如何使用它2.0版本提出的eager模式进行探讨，在后面章节中我们将使用它来开发较为复杂的生成型对抗性网络。
望月从良
2020-02-18
976
0
人脸生成黑科技：使用VAE网络实现人脸生成
keras
attr
csv
list
上一节我们描述了VAE网络的数学原理，特别强调了它能把输入数据隐射到一个区域内，这种特性带来一个特点是，如果将两个不同数据输入网络得到两个区间，这两个区间要是有重合的话，我们在重合的区域内取一点让解码器进行还原，那么被还原的数据就有可能兼具两个输入数据的特点融合，就好像孩子兼具爸爸与妈妈的特征那样，这点特性在人脸生成上大有用场。
望月从良
2020-02-11
1.7K
0
深度学习：将新闻报道按照不同话题性质进行分类
深度学习
keras
深度学习的广泛运用之一就是对文本按照其内容进行分类。例如对新闻报道根据其性质进行划分是常见的应用领域。在本节，我们要把路透社自1986年以来的新闻数据按照46个不同话题进行划分。网络经过训练后，它能够分析一篇新闻稿，然后按照其报道内容，将其归入到设定好的46个话题之一。深度学习在这方面的应用属于典型的“单标签，多类别划分”的文本分类应用。 我们这里采用的数据集来自于路透社1986年以来的报道，数据中每一篇新闻稿附带一个话题标签，以用于网络训练，每一个话题至少含有10篇文章，某些报道它内容很明显属于给定话题，
望月从良
2018-07-19
595
0
神经网络实战：快速构建一个基于神经网络的手写数字识别系统
神经网络
深度学习
python
keras
没吃过猪肉，但得看过猪跑。虽然我们暂时对深度学习及神经网路的基本原理知之甚少，但获得深刻理性认识必须建立在足够的感性认知之上，就像掌握游泳技巧的前提是把自己泡到水里。因此我们在研究分析神经网络的技术原理时，先用代码构建一个实用的智能系统，通过运行后看结果的方式，我们就能快速建立起对深度学习相关技术的感知，这为我们后续建立扎实的理论体系奠定坚实的基础。 神经网络系统的开发一般都使用python语言，我们也不例外，我们的手写数字识别系统将使用python来开发，首先要做的是在机器上安装开发环境，也就是Anaco
望月从良
2018-07-19
497
0
使用卷积网络实现计算机图像识别:卷积和max pooling操作介绍
图像识别
深度学习
神经网络
keras
深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。卷积网络与我们前面实现的网络不通之处在于，它可以直接接受多维向量，而我们以前实现的网络只能接收一维向量。 我们在开始时，实现了一个能够识别手写数字图片的网络，网络接收数据时，必须把一张28*28的灰度图转换为784长的一维向量。在深入解析卷积网络前，我们直接用代码将其实现出来，通过卷积网络实现手写数字识别功能，先获得一个感性认识，为后续的深入研究打下基础，我们看看
望月从良
2018-07-19
794
0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑，知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档
