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给永远比拿愉快

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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

1.2K0

使用卷积网络做手写数字识别

pytorch image input size width

上篇博文《使用循环神经网络做手写数字识别》介绍了利用LSTM做手写数字的识别，想着好事成双，也写一个姊妹篇卷积网络实现手写数字的识别。

卡尔曼和玻尔兹曼谁曼

2019-03-03

6610

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

6.2K0

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

5200

PyTorch版本DCGAN实现的注解

该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN（Deep Convolution Generative Adversarial Networks）实现过程中的一些细节要点的注解

卡尔曼和玻尔兹曼谁曼

2019-01-22

1.7K0

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