从深度学习开始,我们将利用使用基本 Python 从机器学习中获得的构造。第二章开始使用 PyTorch 进行实际实现。 定义深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域,它处理的算法非常类似于人脑的过度简化版本,解决了现代机器智能的一个巨大类别。在智能手机的应用生态系统(iOS 和 Android)中可以找到许多常见的例子:相机上的人...
5. 余弦退火学习率调度器(CosineAnnealingLR) 余弦退火学习率调度器(CosineAnnealingLR)是一种非常有效的方法,它通过模拟退火过程中温度的降低来调整学习率。具体来说: 开始时:学习率开始较高,有助于模型快速下降到损失较低的区域。 周期中期:随着周期数的增加,学习率逐渐降低,减少学习速率,有助于模型在损失较低的...
1.1.2 机器学习 3 1.1.3 从数据中学习表示 4 ··· (更多) "Python深度学习"试读· ··· 你拿起这本书的时候,可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上,五年前的模型还几乎无法使用,如今的模型的表现已经超越了人类。 这种突飞猛进的影响几乎蔓延到所有行业...
《Python深度学习》是由人民邮电出版社年8月出版发行的一部计算机网络类的图书，由本书由Keras之父弗朗索瓦·肖莱 （François Chollet）执笔 编著，张亮译。内容简介 本书由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，涉及...
1、基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析 2、最新基于MATLAB科研数据可视化实践技术应用 3、最新基于Python科研数据可视化实践技术应用 前言 目前,随着人工智能的大热,吸引了诸多行业对于人工智能的关注,同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮,虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍,但是像...
深度学习最初指的是“深度”神经网络(即具有多个隐藏层的网络)的应用,尽管实际中这个术语现在包含各种各样的神经结构(包括我们在第18章中开发的“简单”神经网络)。 在本章中,我们将基于之前的工作,研究更广泛的神经网络。为此,我们将引入一些抽象概念,允许我们以更普遍的方式思考神经网络。
《Python深度学习》是2018年清华大学出版社出版的图书，作者是（印）尼基尔·盖德卡尔。内容简介 本书详细阐述了与Python深度学习相关的基本解决方案，主要包括深度学习介绍、机器学习基础、前馈神经网络、Theano 介绍、卷积神经网络、递归神经网络、Keras介绍、随机梯度下降、自动求导、GPU介绍等内容。此外，本书还提供了...
一、Python中的深度学习框架 Python中最流行的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras和MXNet。这些框架都是基于Python开发的,提供了简单易用的API,方便开发者进行深度学习算法的实现。 1.TensorFlow TensorFlow是由Google开发的一个基于数据流图的机器学习框架。它提供了一个高度灵活的架构,可以支持各种深度学习算法的...