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Python编程 pyqt matplotlib

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生成对抗网络(GAN)简介

机器学习神经网络深度学习人工智能 pytorch

GAN 由 Ian Goodfellow 在2014年提出。GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题，其中一个是生成（Generator）网络，另一个叫判别（discriminator）网络。

2022-06-07

1.6K0

Pytorch Autograd 基础（一）

机器学习 pytorch 深度学习人工智能神经网络

Autograd (自动梯度）是Pytorch能够快速又灵活地构建机器学习模型的关键。它能够用来快速而简单地计算复杂函数的多重偏导数，它是基于反向传播的神经网络学习的核心。

2022-04-15

2790

使用LSTM预测正弦曲线

机器学习神经网络深度学习人工智能

之前介绍过用LSTM预测天气的例子，该例子中数据集的处理和曲线绘制函数稍微有点复杂。这篇我们使用标准正弦函数做数据集，让代码更简单，来加深我们对LSTM的理解。

2020-02-19

2K0

长短时记忆网络（LSTM)

机器学习神经网络深度学习人工智能

RNN最主要的问题就是长期依赖问题，也就是RNN很容易接受和处理最近的上下文信息，比如“天气预报说明天早上要下大雨，出门一定要记得带_____。”像这样的短期信息，由于相关信息“下大雨”和要填的词之间的距离比较短，RNN就可以很容易地学会利用过去的信息，预测出来_____里面应该填“雨伞”。可是当有些时候当相关的信息距离需要预测的位置比较远时，比如：“我出生在中国，但是后来随父母移民到了美国，我......(省略200个字)，因此我能讲一口流利的_____。” 现在再用RNN来预测_____里面的词时就存在一定的困难，依靠最近的信息很难预测出下一个词是什么。

2020-01-17

1.2K0

深度学习简介

编程算法图像识别机器学习深度学习人工智能

人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：

2019-11-05

1K0

利用PCA来降维

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

想象这样一种场景：我们通过电视直播观看足球比赛，电视屏幕大概有200万像素，假设我们关注的是任意时刻足球的位置。在这一场景中，人们实时地将屏幕上的百万级像素转换成了三维坐标。这个过程就是一种降维(dimensionnality reduction)。

2019-10-09

4060

SVM之使用核函数的SMO算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

对于数据集非线性可分的情况，要使用SVM，必须先用核函数将数据从低维空间映射到高维空间，转化成易于分离器理解的形式。核函数并不仅仅应用于SVM，很多其它的机器学习算法也会用到核函数。

2019-08-28

7100

决策树（二）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

有了决策树，我们就可以根据样本的特征值来执行分类。遇到判断节点则递归调用，遇到叶子节点则终止，返回叶子节点的分类标签：

2019-08-14

3850

使用朴素贝叶斯进行文档分类（一）

机器学习神经网络深度学习人工智能

假设现在有7个小球，其中3个是红色的，4个是绿色的，如图所示。如果从7个小球中随机取出一个小球，且假设每个小球被选中的概率相等，那么取到红色小球的概率是多少？

2019-08-14

5850

决策树（一）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

你是否玩过20个问题的游戏？游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想着某个事物，其它参与者想他提问题，最多只允许提20个问题，问题的答案也只能用“对”或者“错”回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小猜测事物的范围。

2019-08-14

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