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三、神经网络的学习 寻找识别5的算法一种方案是先从图像中提出特征量,再用机器学习技术学习这些特征量的模式(将图像转换为向量时使用的特征量仍是由人设计的) 常用的特征量包括SIFT、SURF金额HOG 使用这些特征量将图像数据转换为向量,然后对转换后的向量使用机器学习中的SVM、KNN等分类器进行学习 深度学习有时也称...
本书是深度学习的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入...
深度学习入门 基于Python的理论与实现 感知机 由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出,是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。 感知机接收多个输入信号,输出一个信号 信号只有0和1两种取值 感知机将输入信号乘以相应的权重后求和,若大于阈值则输出1,否则输出0 若用\
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》第一章 Python入门1.Python的优点 Python类似英语的语法,是一门简单、易读、易记的编程语言;Python是开源的,可以免费使用;Python代码不仅可读性高,而且处理速度也很…
《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解...
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》是2020年3月人民邮电出版社出版的图书，作者是斋藤康毅。内容简介 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中...
为了实现深度学习,本书使用了 Python 这一编程语言。Python 非常受欢迎,初学者也能轻松使用。Python 尤其适合用来制作样品(原型),使用 Python 可以立刻尝试突然想到的东西,一边观察结果,一边进行各种各样的实验。本书将在讲解深度学习理论的同时,使用 Python 实现程序,进行各种实验。 在光看数学式和理论说明无法理解的...
深度学习入门:基于Python的理论与实现上QQ阅读APP,阅读体验更流畅 领看书特权 1.4 Python脚本文件 到目前为止,我们看到的都是基于 Python 解释器的例子。Python 解释器能够以对话模式执行程序,非常便于进行简单的实验。但是,想进行一连串的处理时,因为每次都需要输入程序,所以不太方便。这时,可以将 Python 程序保存为文件...