序列化是将Python对象转换为字节流(binary stream)的过程,以便将数据保存到文件中或者通过网络传输。 Python中的pickle模块可以将复杂的Python对象序列化为字节流。 2.反序列化(Deserialization) 反序列化是将字节流重新转换为原始的Python对象的过程。 pickle.load就是实现这个功能的函数,它从文件中读取序列化的字节流,...
机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。深度学习是机器学习的一种特殊方法,其核心是人工神经网络(ANN)。深度学习通过构建多层神经网络模型,使用反向传播算法对模型进行训练,从而实现对复杂数据的高层次抽 机器学习 深度学习 强化学习 深度学习的关键:无监督深度学习简介(附Python代码) 介绍作为数据科学...
2. 第二步和第三步,对应的就是正常深度学习的执行过程了,即先初始化参数,然后跑多个 epoch 去迭代参数减少 loss。 50 行极简深度学习框架 因此,我们尝试去实现一个最简深度学习框架,来解决我们求解数据集 (1,2), (2,4), (3,6) 数据分布的问题。 # !/usr/bin/env python3 # framework def forward(...
《 python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François 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、自然语言处理、产生式模型等应用。…
深度学习Python代码小知识点(备忘,因为没有脑子) 现在是2024年4月24日16:58,今天摸鱼有点多,备忘一下,都写到一篇内容里面,免得分散。 1.np.concatenate()函数 'np.concatenate'是NumPy库中用来合并两个或多个数组的函数。它可以在任意指定的轴上连接数组,是数据预处理和特征工程中常用的工具。
使用10 行 Python 代码构建你的第一个深度学习模型 今天的我们的目标是使用最少的代码,实现一个深度学习模型,完成手写数字识别的功能。 1. 使用 TensorFlow 2.0 安装TensorFlow2.0. 代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow==2.0.0-rc0 然后呢,我们需要一个编辑器来写代码,强力推荐 Jupyter Notebook,简单易...
这引出了梯度下降的方法。几乎每一个深度学习模型中都在使用这个原则。写成Python：这里要注意的是learning_rate。通过沿斜率相反方向接近最小值。此外，越接近最小值，斜率越小。每一步都会减少，因为斜率向零趋近。num_iterations 是达到最小值前的预计迭代次数。线性回归 通过组合最小二乘法和梯度下降法，就可以...
让我们用六段代码来刻画深度学习简史,用Python展现深度学习历史上关键的节点和核心要素,包括最小二乘法、梯度下降、线性回归、感知器、神经网络和深度神经网络。 最小二乘法 深度学习的一切都起源于这个数学片段(我把它用Python 写了出来): 这一方法是 1805 年巴黎数学家阿德利昂·玛利·埃·勒让德首次提出的(...
话不多说,直接上代码 1defstacking_first(train, train_y, test):2savepath ='./stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf)3os.makedirs(savepath, exist_ok=True)45count_kflod =06num_folds = 67kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=True, random_sta...
是研究生的那些人。想要让深度学习充分发挥其全部潜能,就需要彻底推广给大众。 2015 年 3 月,我发布了 Keras 深度学习框架的第一版,当时还没有想过人工智能的大众化。 我在机器学习领域已经做了多年的研究,创造 Keras 是为了帮我自己做实验。但在 2015—2016 年,数万名新人进入了深度学习领域,其中很多人都选择...