from keras.layers.wrappers import TimeDistributed from keras.layers.noise import GaussianNoise from keras.layers.convolutionalimport Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D, Deconv2D, UpSampling2D from BatchNorm_GAN import BatchNormGAN from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.regularizersimport...
主要工具是python + keras,用keras实现一些常用的网络特别容易,比如MLP、word2vec、LeNet、lstm等等,github上都有详细demo。但是稍微复杂些的就要费些时间自己写了。不过整体看,依然比用原生tf写要方便。而且,我们还可以把keras当初是学习tf的参考代码,里面很多写法都非常值得借鉴。 废话不多说了,直接上代码吧: GAN...
他也是深度学习领域的大家啊。 LSTM之父Jürgen Schmidhuber声称,他在92年提出了一种PM(Predictability Minimization)模型,其与GAN有一些相似之处,所以称Ian Goodfellow的“GAN之父”的说法是站不住脚的。 最后,无奈之下的Goodfellow只好在论文的最终版本里加入了GAN和PM不同之处的比较,这才有了第一篇GAN论文的诞生。
PyTorch简介与环境搭建 1、深度学习框架概述(PyTorch、Tensorflow、Keras等) 2、PyTorch简介(PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点)3、PyTorch的安装与环境配置(Pipvs. Conda包管理方式、验证是否安装成功) 第三章 P...
同时代码也有了是carpedm20用pytorch写的，他复现的速度真心快。。。最后GAN这一块进展很多，同时以上提到的几篇重要工作的一二作，貌似都在知乎上，对他们致以崇高的敬意。更多雷锋网文章：蒙特利尔大学研究者改进Wasserstein GAN，极大提高GAN训练稳定性 到 200 行代码，教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络（GAN）
TensorFlow 2.0:TF-GAN 目前兼容 TF 2.0,但我们仍在不断完善,以使其兼容 Keras。您可以在 tensorflow.org/beta 中发现一些不使用 TF-GAN 的 GAN Keras 示例,包括 DCGAN、Pix2Pix 和 CycleGAN。 使用TF-GAN 的项目 Cloud TPU 上的 Self-Attention GAN ...
5.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 6.Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 8.R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测 ...
许多研究表明股票价格是可预测的,许多经典算法如长短期记忆(LSTM)和ARIMA被用于时间序列预测。生成对抗网络(GAN)是最强大的预测模型之一。模型中的产生器和鉴别器是对抗性的,这有助于提高结果的准确性。GAN在图像生成中应用广泛,但在时间序列预测中应用较少。由于利用GAN进行时间序列预测的研究较少,根据他们的研究...
6.Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 8.R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测 9.Python用RNN循环神经网络:LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测...
5.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 6.Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 8.R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测 ...