简单说一下为什么numpy这么强,主要是因为许多数学运算如矩阵点乘,自己写函数可以要用到多层循环结构,而直接调用np的dot函数不但运行速度快了十倍百倍,它也可以理解很多简单的运算如一个矩阵加一个实数为矩阵每一个元素加上这个实数,好用又高效。 首先定义一个类,叫neuralNetwork。 class neuralNetwork: 接下来定义初始...
简单说一下为什么numpy这么强,主要是因为许多数学运算如矩阵点乘,自己写函数可以要用到多层循环结构,而直接调用np的dot函数不但运行速度快了十倍百倍,它也可以理解很多简单的运算如一个矩阵加一个实数为矩阵每一个元素加上这个实数,好用又高效。 首先定义一个类,叫neuralNetwork。 class neuralNetwork: 接下来定义初始...
神经网络/人工神经网络的洋文是Neural Network,这个计算模型在上世纪40年代就出现了,但是直到2011、2012年由于大数据和深度学习的兴起,神经网络才得到广泛应用。 参看wiki神经网络:https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network 为了更好的理解Neural Network,本帖使用Python实现一个最简单的Feed-forward神经网...
本书也得到了来自学术界和工业界的韩家炜、周志华、张潼、余凯等众多实力大咖鼎力推荐。 2、Neural-Network-Methods-for-NLP 这本书是一本非常适合入门自然语言处理的书籍,足够薄,最关键的是有中文版。。。是哈工大车万翔老师团队翻译的,在一定程度上做到了权威。不过有的地方翻译的意思有出入,对照英文版就可以了。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。
2、Neural-Network-Methods-for-NLP 这本书是一本非常适合入门自然语言处理的书籍,足够薄,最关键的是有中文版。。。是哈工大车万翔老师团队翻译的,在一定程度上做到了权威。不过有的地方翻译的意思有出入,对照英文版就可以了。 本书可分为四部分。整体虽然划分开,但是想法比较串联,容易从0开始构建自然语言数据处理...
基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的目标检测模型研究可按检测阶段分为两类，一 类 是 基 于 候 选 框 的 两 阶 段 检 测 ， R-CNN 、 Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN都是基于 目标候选框的两阶段检测方法；另一类是基于免候选框的单阶段检测，SSD、YOLO系列都是典型的基于...
本书可分为四部分。整体虽然划分开,但是想法比较串联,容易从0开始构建自然语言数据处理方法的认知。第一部分介绍神经网络的基础。第二部分介绍自然语言数据的处理。第三部分介绍特殊的深度学习结构。第四部分是一些非核心主题,我觉得相比之下,一些会议的Tutorials更值得阅读。
from tensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data 第三步,下载数据集。 由于MNIST数据集是TensorFlow的示例数据,所以我们只需要下面一行代码,即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载,如果数据集已经被下载,它会被直接调用。 代码语言:javascript ...
Tutorials Here are the tutorial talks I gave on various topics, including Deep Learning Python Dissipative Particle Dynamics Deep Learning 2022-07-22,Deep Learning for Scientists and Engineers: Introduction 2021-12-10,Physics-informed neural network (PINN)[Video in Chinese] ...