摘要： 6.1 处理文本数据 6.1.1 单词和字符的one-hot编码 (1)单词级的one-hot编码： 1 # 单词级的one-hot编码 2 import numpy as np 3 4 # 初始数据：每个样本是列表的一个元素(本例中的样本是一个句子，但也可以是一整篇文档) 5 samples = 阅读全文

摘要： 1 from keras.datasets import mnist 2 from keras.utils import to_categorical 3 4 #1. 获取数据 5 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = 阅读全文

摘要： 4.1 机器学习的四个分支 4.1.1 监督学习 含义：给定一组样本，它可以学会将输入数据映射到已知目标。 常见监督学习有：分类、回归、序列生成、语法树预测、目标检测、图像分割。 4.1.2 无监督学习 含义：是指在没有i目标的情况下寻找输入数据的有趣变换，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或 阅读全文

摘要： 《Deep learning with Python》被誉为“深度学习四大名著”之一，中文本版名称为：《Python 深度学习》： 笔记列表如下： 01--神经网络的数学基础 02--神经网络入门 03--使用Kears进行二分类 04--使用Kears进行多分类 05--使用Kears进行回归 0 阅读全文

摘要： 1 import keras 2 from keras.datasets import boston_housing 3 import numpy as np 4 from keras import models 5 from keras import layers 6 import matplot 阅读全文

摘要： 1 import keras 2 from keras.datasets import reuters 3 import numpy as np 4 from keras import models 5 from keras import layers 6 import matplotlib.pyp 阅读全文

摘要： 1 import keras 2 from keras.datasets import imdb 3 import numpy as np 4 from keras import models 5 from keras import layers 6 import matplotlib.pyplot 阅读全文

摘要： 本章的目的是学会使用神经网络来解决实际问题。 3.1 神经网络剖析 训练神经网络主要围绕以下几个方面： (1)层，多个层组合成网络。 (2)输入数据和相应的目标 (3)损失函数，即用于学习的反馈信号 (4)优化器，决定学习过程如何进行。 这四者的关系如下图所示： 3.1.1 层：深度学习的基础组件 阅读全文

摘要： JWT(Json Web Token)是一种认证协议，在前后端分离的项目中，客户端向服务端发送的请求存在“跨域”的问题。而在分布式架构体系下，一般会有多个服务器提供服务。例如使用Nginx进行反向代理，使用轮询或根据负载的策略对服务器进行分配时，客户端每次请求的可能是不同的服务器。 这两种情况下，传 阅读全文

摘要： 2.1初识神经网络 使用Python的Keras库，编写手写数字识别(MNIST)的代码如下： 1 import tensorflow as tf 2 from keras import models 3 from keras import layers 4 5 from keras.dataset 阅读全文