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使用循环神经网络做手写数字识别
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
pytorch
做图像识别的使用卷积神经网络CNN是最好的选择,但是其实我们也可以使用循环神经网络RNN做,只是大部分时候没有卷积网络效果好!下面分析一下如何使用RNN做手写数字的识别。
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019-03-03
1.2K
0
通俗LSTM长短时记忆循环神经网络介绍
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在上一篇文章中简单介绍了经典RNN模型,并提到了RNN的一些缺点。LSTM(Long Short-Term Memory)解决了经典RNN不能很好地保存长时序信息的缺点,得到了更加广泛地应用。下面简单说说LSTM的流程。
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019-03-03
2.2K
0
最简单的RNN回归模型入门(PyTorch)
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
pytorch
至于RNN的能做什么,擅长什么,这里不赘述。如果不清楚,请先维基一下,那里比我说得更加清楚。
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019-03-03
6.2K
0
k-近邻算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
从今天开始,与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源码加以详细的注释,这是我自己学习的一个过程,也是想通过这种方式帮助需要学习的童鞋的一种方式。
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019-01-22
717
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基于Keras的DCGAN实现
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
keras
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019-01-22
1.1K
0
PyTorch踩坑记
pytorch
keras
tensorflow
python
深度学习
自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候,选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架(谷歌的TensorFlow,微软的CNTK以及Theano)的基础上,抽象了底层实现的差异,提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧!个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化,对于样本的训练,结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感觉;函数式接口设计使得深度网络的时候特别容易,简直就像在玩乐高。如果有人想入门深度学习,我一定也会推荐Keras。
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
2019-01-22
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