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Coding迪斯尼

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使用回调函数及tensorboard实现网络训练实时监控
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
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应用Tensorflow2.0的Eager模式快速构建神经网络
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
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人脸生成黑科技:使用VAE网络实现人脸生成
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
1.7K0
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
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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
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
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使用卷积网络实现计算机图像识别:卷积和max pooling操作介绍
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
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