卷积神经网络学到的模式具有平移不变性(translation invariant)卷积神经网络在图像右下角学到某个模式之后,它可以在任何地方识别这个模式,比如左上角 对于密集连接网络来说,如果模式出现在新的位置,它只能重新学习这个模式 卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构(spatial hierarchies of patterns)第一个卷积层将学习较小...
Deep learning with Python 学习笔记(6) 本节介绍循环神经网络及其优化循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列...
This book thoroughly explains deep learning models and how to use Python programming to implement them in applications such as NLP, face detection, face recognition, face analysis, and virtual assistance (chatbot, machine translation, etc.). It provides hands-on guidance in using Python for ...
Python实现 1.神经网络的关键问题:过拟合 简单来说,正则化(Regularization)的目的是防止过拟合(overfitting)。 1.1 什么是过拟合? 先放图: 上图来自于吴恩达老师机器学习课程,第一张图是“欠拟合”(underfit),第三图是过拟合(overfit),第二张图是正好的状态。 有图可以看出来,过拟合就是训练的模型与数据集匹配...
python实现比较简单: W1=W1-learning_rate*dW1b1=b1-learning_rate*db1W2=W2-learning_rate*dW2b2=b2-learning_rate*db2 至此,已经完成了主要的工作,一个完整的神经网络已经搭建完成。 但是还有一个问题,迭代! 如果我们只优化一次参数是远远不够的,我们需要进行大量的迭代,也就是不断的完成“前向传播->后向传...
Deep learning with Python 学习笔记(1) 深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也...
Deep learning with Python 学习笔记(2) 本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小。通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制...
Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challen...
Deep learning with Python 学习笔记(6) 循环神经网络介绍 本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,...
Deep learning with Python 学习笔记(8) keras API 函数式编程 Keras 函数式编程 利用Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型...