随笔分类 - 【深度学习】
摘要：平台信息:PC：ubuntu18.04、i5、anaconda2、cuda9.0、cudnn7.0.5、tensorflow1.10、GTX1060 一、将copy_train.csv文件的内容进行分词，生成process_copy_train.csv文件 1 import jieba 2 impo
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摘要：本文转载自：https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜
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摘要：本文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new things! Sherlock I want to create some new things! Sher
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摘要：本文转载自：https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目，试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法。在知乎中找到这篇文章，具有很大的帮助作用，感谢作者为分享知识做出的努力。 学习目标定位 我主要重点在于理解
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摘要：本文转载自：https://dongzhixiao.github.io/2018/07/21/so-hot/ 今天周六，早晨出门吃饭，全身汗湿透。天气真的是太热了！我决定一天不出门，在屋子里面休息！ 晚上，腾飞给我说了他暑假的计划，决定去长沙、成都去转一圈，并邀请我去，还顺便叫我晚上去吃饭。 最后我
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摘要：本文转载自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信
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摘要：本文转载自： 文章导读： 1. 两个前提 2. 单输入单输出的情况 3. 一般情形：多输入多输出情况 4. 使用sigmoid以外的神经元 5. 修正阶跃函数 6.总结 神经网络最令人激动的一个性质，就是它可以实现任意功能的函数。而且是即使对于只有一个隐藏层的神经网络，这个结论依然成立。 大部分神经
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，转载请注明原文地址、作者信息。 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 卷
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摘要：本文转载自：https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明：这篇文章需要有一些相关的基础知识，否则看起来可能比较吃力。 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积？ 简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学
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摘要：本文转载自：http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记） 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有
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摘要：本文转载自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 常见的神经网络模型 5. 深度学习 6. 参考内容 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误
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摘要：本文转载自：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52557623 在之前的深度学习笔记(一):logistic分类 中，已经描述了普通logistic回归以及如何将logistic回归用于多类分类。在这一节，我们再进一步，往其中加入隐藏层
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52554582 这个系列主要记录我在学习各个深度学习算法时候的笔记，因为之前已经学过大概的概念，所以这轮学习比较着重于公式推导和具体实现，而对概念上的描述不多，因此比较适合对此有一定基础的
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and de
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/u010925447/article/details/79754044 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u010925447/article/details/79754044 首
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摘要：本文转载自：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/#kerasmnist 本教程不得用于任何形式的商业用途，如果需要转载请与作者SCP-173联系，如果发现未经允许复制转载，将保留追求其法律责任的权利。
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题。正如我们所知，机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力。在今年
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摘要：本文转载自：https://blog.csdn.net/u010164190/article/details/72633245 ppt下载地址 ”《1天搞懂深度学习》，300多页的ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。“ 这是slides
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