深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络 依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？
导语：在本文的开始前，强烈推荐两个深度学习相关的视频集 1.中国台湾李宏毅教授的ML 2016，清晰明了，很多晦涩的原理能让你看了也能明白：https://www.youtube.com/watch...相似： 1.训练：都是去学习W和b的权值 2.预测：都是通过学习到的W和b进行预测 模型修改 输入X修改 一般我们输入的图像是二维的数组，为了能够使用线性回归的方程我们需要做些修改，...0x01 实现 我们拿MNIST手写识别来讲述下如何实现逻辑回归，MNIST手写识别的例子也算是机器学习祖传例子了，大家基本上都是拿这个例子入门的。...因为有监督的学习任务，所以还有对应的标签（也就是图像对应的真实数字），这部分位于（mnist.train.labels），标签也是以one-hot（one-hot就是有一个长度为N的数组，只有一位是1表示是某一个分类...: batch_ys}) 这里开始输入数据进行训练，分为1000个迭代，每次迭代输入64组数据，是用的小批梯度下降 (Mini-Batch Gradient Descent)，每次迭代TF都会自动学习
《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备...、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。...不同于许多讲解深度学习的书籍，《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》以实用为导向，选择了 Keras 作为编程框架，强调简单、快速地设计模型，而不去纠缠底层代码，使得内容相当易于理解，读者可以在
1、项目简介 该部分简要介绍一下前一段时间所做的工作： 基于深度学习实现一个简单的图像分类问题 借助 flask 框架将其部署到 web 应用中 并发要求较高 这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署...如果对性能（耗时）要求较为严格，则建议使用深度较浅的网络结构，如VGG16, MobileNet等。...其中，MobileNet网络是为移动端和嵌入式端深度学习应用设计的网络，使得在 cpu 上也能达到理想的速度要求。是一种轻量级的深度网络结构。...上述提到的分类网络，在Keras中基本已经实现，Keras 中已经实现的网络结构如下所示： 使用方便，直接导入即可，如下： 因此，选择 Keras 作为深度学习框架。 3....2.4 web 开发框架——Flask 之前学习 python 语言，从来没有关注过Web开发这一章节，因为工作内容并没有涉及这一部分。如今需要重新看一下。
Ketkar博士撰写的Python深度学习实战《Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction》深入检出地讲解了各个深度学习框架的实际应用，面向尝试深度学习作为解决特定问题的软件开发人员...请关注专知公众号（扫一扫最下面专知二维码，或者点击上方蓝色专知）， 后台回复“PDL” 就可以获取Python深度学习实战 pdf下载~ ?...▌图书介绍 ---- 关于该书 本书通过向您介绍Keras，Theano和Caffe等深度学习框架，使用丰富的Python生态系统实现深度学习相关解决方案，在某种程度上填补了学术界最先进的理论知识和业界的实践经验之间的鸿沟...Deep Learning with Python简要介绍了深度学习的数学基础和其他前期准备，使本书成为想要深入学习的软件开发人员的一个很好的起点。这本书还包括一些对深度学习架构的简要总结。...书中介绍了什么 如何利用Python中的深度学习框架即Keras，Theano和Caffe 深度学习相关数学知识 进行大规模实验的一些策略 利用深度学习进行实际产品应用 关于读者 本书是：希望尝试深度学习作为解决特定问题实际解决方案的软件开发人员
导语：上一篇文章我们介绍了MxNet的安装，但MxNet有个缺点，那就是文档不太全，用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义，所以今天我们就介绍一下TensorFlow，这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架...--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl 要是使用Python3...-1.0.0-py3-none-any.whl 当然也可以执行下面这个命令直接安装最新版 pip install --upgrade tensorflow 等命令执行完TF就安装好了 安装完成后可以在python...我们如果想通过深度学习拟合一条直线 y = 3 * x 应该怎么做呢？咱不讲虚的先展示下代码！然后我们在逐步分析。...，所以收敛的比较慢，各位也可以尝试调大学习率，看看收敛的速度有何变化。
深度学习是机器学习的一个分支，主要通过多层神经网络进行数据特征的自动提取和建模。本文将通过PyTorch这个深度学习框架，从理论到实战，详细介绍深度学习的基本概念、模型构建、训练和评估的过程。...Adam：结合了动量和自适应学习率调整的方法，能够快速收敛且稳定性高，广泛应用于各种深度学习任务。...二、PyTorch基础 2.1 PyTorch简介 PyTorch是一个开源的深度学习框架，具有以下特点： 动态计算图：支持即时计算，便于调试和修改模型结构。...四、深度学习的实际应用 4.1 图像分类 图像分类是计算机视觉中的一个基本任务。通过卷积神经网络（CNN）可以高效地提取图像特征并进行分类。...神经网络通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式和规律。 PyTorch是一个开源的深度学习框架，以其动态计算图和易用性而广受欢迎。
深度学习回归案例：房价预测 机器学习的另一个重要问题：回归。
导语：现在人工智能是个大热点，而人工智能离不开机器学习，机器学习中深度学习又是比较热门的方向，本系列文章就从实战出发，介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦...～ 0x00 深度学习简介 虽然吧，我们不讲哪些深奥的数学原理，但是基本的原理还是要掌握下的～ 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念，机器学习和神经网络 机器学习： 在介绍深度学习之前，我们先简单介绍下机器学习...深度学习： 那什么是深度学习呢？深度学习简单点说就是一种为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够运行起来而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。 就像下图 ?...普通的神经网络可能只有几层，深度学习可以达到十几层。深度学习中的深度二字也代表了神经网络的层数。...当然我们是以实战为主，可以直接使用现在市面上的一些现有深度学习框架，现在流行的深度学习框架有MXnet,tensorflow,caffe等，本文主要介绍MXnet这个开源的优秀深度学习框架。
欢迎大家一起来学习python，多交流才能进步！
《Python 深度学习》 ?...本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 · 肖莱（Francois Chollet）执笔，详尽介绍了用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉...由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。 在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。...30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题 Keras 框架速成的明智之选 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉 无须机器学习经验和高等数学背景
1、我的搜索心路历程 回顾自己过去的5年，从一名后端开发工程师，自我摸索、学习、探究，成为一名搜索开发工程师。...复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段，可简要概括为：（1）关键词搜索、（2）相关性搜索、（3）探索式搜索。...探索性搜索：借助elasticsearch、Flink、milvus、Word2vec、TensorFlow实现，大数据和深度学习框架整合，符合用户兴趣习惯，真正实现了千人千面。
定制化 因为微搭是基于『云开发』使用的，所以如果熟悉云开发TCB，可以灵活使用 方法意图有两个作用 分类 模板方法的生成，不同『方法意图』生成的模板方法不一样 状态 分开发、预览、发布三种状态 数据源...应用编辑器 单文本框嵌套循环使用，需要使用到『表达式』 forItems.id11[forItems.id12.key] 针对值的判断显示 数据源循环值时根据情况显示不同值 低代码编辑器 把微信
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。...深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。...深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。...深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。...前言 在深度学习系列的上期文章中，我们学习了感知机的基础理论，对感知机有了一个基本的了解，但是对于代码的实践，估计还是有点雾水，本着趁热打铁的功夫，我们今天就来走进深度学习实战篇的第一篇文章----
WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba import numpy as np from PIL import Image 此网址内含大量python...), 'Paragraph': paras, } print(article) BeautifulSoup方法详解： 方法 说明 BeautifulSoup(html, “html.parser”) Python
人工智能，机器学习，深度学习，神经网络的概念与关系 2017国庆快乐，非常开心，难得有充足的时间，可以撸代码。...)是人工智能的分支，而深度学习（Deep Learning）是人工智能和机器学习的内在，即使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。...著名的猫狗判断 1-深度学习框架 tensorflow 谷歌 CNTK 微软 Theano caffe Berkeley scikit-learn Python 2-TensorFlow AlphaGo...TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...GPU性能对比 资料 TensorFlow中文学习社区 框架下载地址 硬件设备配置 深度学习网站 再补充一枚AI
分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，力争物尽其用；然而我们在日常生活中认为对垃圾分类还是有些不知所措的，对干垃圾、湿垃圾……分的不是很清楚，由此我们就想到了使用深度学习的方法进行分类。...项目完整代码：https://github.com/taotao/garbage 有什么问题欢迎同笔者讨论：1017190168 最后希望大家能够动手实践实践最新版本：自笔者于2019年8月发出了深度学习实战之垃圾分类博文以来...希望对大家学习研究有所帮助。新版本链接：深度学习之垃圾分类系统（识别率近99%） 垃圾分类识别系统（目标检测版）近期项目：新冠肺炎（Covid-19）病毒检测 欢迎大家阅读、获取。
https://www.worldometers.info/coronavirus/
将零碎的知识点体系化真的很重要，我把 Python 基础的所有要点都放在一张思维脑图（Xmind 做的）里了。不得不说思维导图真是体系化知识的好工具。...在公众号对话框回复 PYX 获取上面思维导图的 PDF 整个 Python 基础内容可被结构化成六点： 编程概论 数据 流程 函数 对象和类 高级特征 从下面动图可看出每个点的更多细节。...编程概论：学习任何一种编程语言，我们都需要了解一些概论。类比计算机语言和人类语言，学习语言首先要了解其词汇和语法，再开始讲故事。...---- 函数：Python 定义函数有两种方式： 用 def 定义普通函数 用 lambda 定义匿名函数 Python 把函数当成「一等公民」，即可把函数当成变量使用，进而可以定义高阶函数（普通函数和匿名函数都属于低阶函数...学习一个新事物时，我痴迷于去体系化其要点，去对比和类比其性质、这样知识点会越来越明晰。
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