Deep learning with Python 学习笔记(10) 生成式深度学习 机器学习模型能够对图像、音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记...
outs = fetch_loss_and_grads([x]) loss_value = outs[0] grad_values = outs[1]returnloss_value, grad_values# 运行 iterations次梯度上升defgradient_ascent(x, iterations, step, max_loss=None):foriinrange(iterations): loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x)ifmax_lossisnotNoneand...
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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...
如果您是使用GPU的新手,您可以通过卡格尔笔记本/谷歌Collab笔记本在线找到免费配置的设置。要实现高效的模型,必须重复网络架构,这需要大量的实验和经验。因此,强烈建议采用许多编码实践。 原文链接:Implementing Python in Deep Learning: An In-Depth Guide
for the problem at hand. Most of deep learning really consists of chaining together simple layers which will implement a form of progressive "data distillation". A deep learning model is like a sieve for data processing, made of a succession of increasingly refined data filters -- the "layers...
本着入门新语言“7天”就够了的原则,开始了学习python之路,这一路从追逐Hacker梦想开始,一直到现在探究Deep Learning的深渊。进入研究生阶段后,跟随实验室的研究方向,未来的职业定位也随之改变,Hacker梦渐行渐远...但是Python却从未离开过我,因为在研究深度学习中,Python仍旧还是我的左膀右臂。1、...
第十一章:Deep learning for text 11.1 Natural language processing: The bird’s eye view 11.2 Preparing text data 11.3 Two approaches for representing groups of words:Sets and sequences 11.4 The Transformer architecture 11.4.3 The Transformer encoder 11.5 Beyond text classification: Sequence-to-sequence...
深度学习(Deep Learning)是机器学习的分支之一,它模仿人类大脑的结构和工作原理,通过神经网络来进行学习和训练,以实现对复杂数据的高级抽象和理解。 深度学习在图像识别中的优势 相比传统的图像识别方法,深度学习通过多层次的特征学习和抽象表示,可以更准确地对图像进行识别和分类,特别是在大规模数据和复杂场景下表现更为...
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,...