生成对抗网络GAN的学习已经持续两周多，今天给大家送上生成对抗网络最后一个部分part6的课程。
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下期预告：
下期将会给大家分享深度学习优化算法-weight normalization，然后就将进入强化学习单元。精彩内容，敬请期待。
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原址：https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 循环神经网络（RNN-Recurrent Neural Network）是神经网络家族中的一员，擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER、POS、语音识别等。RNN内容比较多，分成三个小节进行介绍，内容包括RN…
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Reshape from keras.layers.core import Activation from keras.layers.normalization import …
心好累，从最开始的32位Python2.7，做MovieLens1M试验就直接内存报错了，后来换成了64位Python2.7，最近做文本读取试验又遇到编码问题，另一台电脑的64位Python却没问题，这里索性把自己的主要Python开发环境换成64为Python3.5，那就记录下来吧，以后还是用最新版的软件比较好。 操作系统：64位 Windows 10 专…
经验误差与过拟合 错误率=\(\frac{分类错误的样本}{总样本数}\)精度=1-错误率学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异被称为“误差” 学习器在训练集上的误差为“训练误差”、在新样本上的误差为“泛化误差” 我们的目标是让学习器的泛化误差最小，而实际上因为新样本的不确定，我们只能尽可能地让学习器的训练误差最小。 过拟合是指学习器在通过训练集样本…
《Salient Object Detection: A Survey》 url:https://arxiv.org/abs/1411.5878 笔记思路： 1.显著性检测的用途：根据显著性特征（空间域、频域等 ），快速有效地提取场景中有用的区域（目标区域等）进行进一步分析（显著性目标检测），如object proposal generation, gene…
前面的教程里我们使用的网络都属于前馈神经网络。为什么叫前馈是整个网络是一条链（回想下gluon.nn.Sequential），每一层的结果都是反馈给下一层。这一节我们介绍循环神经网络，这里每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐藏状态，给当前层在处理下一个样本时使用。下图展示这两种网络的区别。 循环神经网络的这种结构使得它适合处理前后有依赖关系的样本。我们拿…
深度学习是什么？ 深度学习既指深度神经网络，也指机器学习的其他分支，如深度强化学习。一般来说，它通常指的是深度神经网络。 神经网络是一组算法，大致模仿人脑，旨在识别模式。他们通过一种机器感知，标记或聚类原始的输入来解释感官数据。它们识别的模式是数字的，包含在矢量中。所有现实世界的数据，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须转换成矢量。 神经网络可以帮助我…
在使用Pytorch的时候，遇到警告的日志打印： [W IndexingUtils.h:20] Warning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. (function expandTensors)[W ..aten…
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