有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。
《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验。
《Keras快速上手》PDF，531页，带书签目录，彩色配图，文字可以复制。
配套源代码和数据。
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课程视频地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/1VkCb/supervised-learning 监督学习：给出一个算法，需要部分数据集已经有正确答案。比如给出给定房价数据集，对于里面每个数据，算法都能计算出对应的正确房价。算法的结果就是短处更多的正确价格。 像房价预…
GAN对抗网络理解 对抗网络构成 对抗网络应用 对抗网络构成 对抗网络就像机器学习中的强化学习，你也可以理解为他就是强化学习中一种特别的方法。强化学习：我们只定义对计算机产生的行为的惩罚和奖励，他做对了就奖励，做错了就惩罚，让他自己根据我们的反馈，自我调整，逐渐更好。让计算机通过与周围环境的互动逐渐强化自己的行为模式。 对抗网络：对抗网络由两个网络构成，分别…
1.准备训练样本 使用的复旦大学文本分类样本数据 2.训练模型 3.准备测试数据 4.分类 训练模型 import os import jieba #Bunch类 from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle from sklearn import feature_extraction from …
前言 之前的文章都是以卷积网络为基础，对图像进行一些处理。但是有一类数据实际上并不是跟图像一样具有较强的空间关联性。而是与时间有关。比如我们的说的一句话，如“你好”，说出“你”这个字，下一个字大概率是“好”，这样组成一个词“你好”，所以传统卷积网络并不适合处理语言，因此我们将引出循环神经网络来对语言进行训练。 语言模型 首先我们引入语言模型，这是自然语言处理…
卷积神经网络的前向传播 1.输入层—->卷积层 输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map 以卷积核filter1为例(stride = 1 )： 计算第一个卷积层神经元$ o_{11} $的输入: $$\begin{align}net_{o11} \nonumber& …
#保存数据注意他只能保存变量，不能保存神经网络的框架。#保存数据的作用：保存权重有利于下一次的训练，或者可以用这个数据进行识别#np.arange():arange函数用于创建等差数组，使用频率非常高import tensorflow as tf#注意：在保存变量的时候，一定要写出他的类型即dtypeWeights = tf.Variable([[1,2,3…
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注”星标” 获取有趣、好玩的前沿干货！ 超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！ 0，图像上色及其分类 图像上色一般分为两种：无引导上色和有引导上色。 顾名思义，无引导指的是全交由算法进行自动化上色，而有引导则在上色过程中有人为（其它参照）干预，比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的…
一、基础 二、ResNet18 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, Sequential class BasicBlock(layers.Layer): def __in…
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