srcmini
利用生成对抗网络从随机噪声创建数据
本文概述 在你开始之前 为什么是GAN？ 基础 看信用卡欺诈数据 使用GAN生成新的信用卡数据 我们学到了什么？ 超越无限 自从我了解了生成对抗网络(GAN)以来, 我一直着迷于它们。 GAN是一种神经网络, 能够从头开始生成新数据。你可以...
标签：神经网络
带有Keras的Python中的卷积神经网络
本文概述 卷积神经网络：简介 Fashion-MNIST数据集 加载数据 分析数据 数据预处理 网络 建模数据 神经网络架构 编译模型 训练模型 测试集上的模型评估 将Dropout添加到网络 测试集上的模型评估 预测标签 分类报告 走得更...
具有TensorFlow的卷积神经网络
本文概述 张量 TensorFlow：常量, 变量和占位符 TensorFlow中的卷积神经网络(CNN) 加载数据 分析数据 数据预处理 深度神经网络 网络参数 更进一步, 使用TensorFlow掌握深度学习！ TensorFlow是著...
推断神经网络的层数和神经元（图解）
本文概述 介绍 例子1 例子2 人工神经网络(ANN)的初学者可能会问一些问题。其中一些问题包括要使用的隐藏层数是多少？每个隐藏层中有多少个隐藏神经元？使用隐藏层/神经元的目的是什么？增加隐藏层/神经元的数量是否总是能带来更好的结果？我很高...
用PyTorch研究张量
本文概述 张量介绍 介绍PyTorch 安装PyTorch 使用PyTorch进行张量算术 使用PyTorch实施简单的神经网络 在深度学习中, 通常会围绕张量作为基石数据结构进行大量讨论。 Tensor甚至以Google旗舰机器学习库的名...
Python深度学习权威简介
本文概述 介绍 正向传播 激活函数 深度学习(深度网络) 在这篇文章中, 你将被介绍到深度学习的神奇世界。本教程将主要涵盖深度学习和神经网络的基础知识。你将学习深度学习中使用的一些基本概念和术语, 并了解为什么深度学习技术在当今如此强大。不...
使用TensorFlow 2.0实现神经样式转换
本文概述 什么是神经样式转换？ 内容和样式之间的隔离 量化内容图像并计算内容损失 样式损失和克数矩阵 定义总损失 神经样式转换在行动 结束语 卷积神经网络是用于图像分类和分析的最强大的神经网络。它们的应用已经超越了许多限制, 并被证明是我们...
TensorFlow 2.0的十个重要更新
本文概述 安装和演示数据集 1.默认情况下急切执行 2. tf.function和AutoGraph 3.不再需要tf.variable_scope 4.自定义图层非常简单 5.模型训练的灵活性 6. TensorFlow数据集 7.自动混...
R中的神经网络模型
本文概述 神经网络概论 前馈和反馈人工神经网络 激活函数 在R中实现神经网络 利弊 NN的用例 总结 神经网络(或人工神经网络)具有通过示例进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量称为神经元的高度互连的...
使用TensorFlow 2.0创作音乐
本文概述 生成模型 音乐表现 音符和弦编码 数据收集与准备 音乐产生 其他问题 资源资源 附录 本教程是围绕Python中的TensorFlow 2.0和高级Keras API开发的, 该高级Keras API在TensorFlow 2.0...