Fork me on GitHub
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摘要: 一、前述 一直以为自己的笔记本不支持tensflow-gpu的运行,结果每次运行模型都要好久。偶然间一个想法,想试试自己的笔记本,结果竟然神奇的发现能用GPU。于是分享一下安装步骤. 二、具体 因为版本之间有严格的对应关系,所以本文就将自己使用的版本对应分享如下,亲测可以成功!!首先查看下自己的显卡 阅读全文
posted @ 2018-07-08 21:00 L先生AI课堂 阅读(704) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 Python上著名的⾃然语⾔处理库⾃带语料库,词性分类库⾃带分类,分词,等等功能强⼤的社区⽀持,还有N多的简单版wrapper。 二、文本预处理 1、安装nltk 安装语料库 (一堆对话,一对模型) 2、功能一览表: 3、文本处理流程 4、Tokenize 把长句⼦拆成有“意义”的⼩部件 阅读全文
posted @ 2018-07-08 02:41 L先生AI课堂 阅读(1029) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 维基百科中的机器人是指主要用于协助编者执行大量自动化、高速或机械式、繁琐的编辑工作的计算机程序或脚本及其所登录的帐户。 二、具体 1、最简单的就是基于Rule-Base的聊天机器人。 也就是计算设计好语料库的问答语句。 就是小学生级别的 问什么 答什么 结果: 2、升级I: 显然 这样的r 阅读全文
posted @ 2018-07-08 00:15 L先生AI课堂 阅读(721) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 DCGAN就是Deep Concolutions应用到GAN上,但是和传统的卷积应用还有一些区别,最大的区别就是没有池化层。本文将详细分析卷积在GAN上的应用。 二、具体 1、DCGAN和传统GAN区别 1.将pooling层convolutions替代(对于判别模型:容许网络学习自己的空 阅读全文
posted @ 2018-07-02 00:39 L先生AI课堂 阅读(743) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下。生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片。 二、具体 1、生活案例 比如假设真钱 r 坏人定义为G 我们通过 G 给定一个噪音X 通过学习一组参数w 生成一个G(x),转换成一个真实的分布。 这就是生成,相当于造 阅读全文
posted @ 2018-07-01 16:12 L先生AI课堂 阅读(1981) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 本文通过一个案例来讲解Q-Learning 二、具体 1、案例 假设我们需要走到5房间。 转变为如下图:先构造奖励,达到5,即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100,没有达到5说明奖励比较低,设置成0。 Q-learning实现步骤: 2、案例详解: 第一步的Q(1,5):最 阅读全文
posted @ 2018-06-30 23:09 L先生AI课堂 阅读(4885) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 强化学习是学习一个最优策略(policy),可以让本体(agent)在特定环境(environment)中,根据当前的状态(state),做出行动(action),从而获得最大回报(G or return)。 通俗点说:学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为,必 阅读全文
posted @ 2018-06-30 16:46 L先生AI课堂 阅读(862) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 solve主要是定义求解过程,超参数的 二、具体 阅读全文
posted @ 2018-06-30 14:26 L先生AI课堂 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前述 Caffe,全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架,主要应用在视频、图像处理方面的应用上。caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于F 阅读全文
posted @ 2018-06-30 12:20 L先生AI课堂 阅读(2894) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一。思路 二。代码:#coding:utf-8 import numpy as np import PIL.Image as Image import pickle as p import os class ImageTools(object): image_dir='images/' result_dir='results/' data_file_path='... 阅读全文
posted @ 2018-06-26 10:16 L先生AI课堂 阅读(522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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