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深度学习

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全部文章 / 深度学习（共12篇）

Tensorflow 实现--卷积神经网络（两层）去识别mnist数据集

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义一个初始化权重的函数 def weight_variables(shape): w = tf.Variable(tf...

2020-06-12

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【问题2】：电影评论分类（二分类）-----使用 keras工具用两层神经网络进行预测分析

1：本次实验的数据集是keras自带的数据集，这个数据集第一次导入的时候，会很慢。因为需要从外网下载数据。如果下载中遇到困难，评论留邮箱，发数据。。只需将我传给的数据放在keras的datasets文件夹底下，就OK了。。 2：我们首先看一下数据集，这个数据集50000条。...

2020-06-12

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python开源库dlib入门，并进行人脸检测，看看周杰伦和东尼大木到底有多相似？看完本文再不要说，周和东像。。

重点关注：强调一下，这里没有任何侮辱周董的意思，我也是一名Jay迷。只是为了学习，大家见谅。。源代码戳这里开启dlib库的学习第一步：首先得安装dlib库，这里建议直接下载dlib，不然用pip直接装，需要安装cmake..这里我提供的是python3.6的dlib。。下载...

2020-06-12

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深度学习项目一： keras实现歌词的自动生成（含数据和所需源码）

数据集下载：点我下载数据集我们实现的是歌词的自动生成。主要看我在代码中的注释。。注释的很详细，不懂可以留言。 1：我们加载所需要的模块，这里的模块都是比较常用的模块 from keras.models import Sequential from keras.layers i...

2020-06-12

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深度学习项目二：图像的风格迁移和图像的快速风格迁移（含数据和所需源码）

图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图的风格融合在一起，从而生成一些有意思的图片一：传统的图像风格迁移为了让我们生成的迁移图在风格上与风格图片尽可能相似，在内容上尽可能与内容图相似，我们这里引入两种损失：内容损失函数和风格损失函数。内容...

2020-06-12

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深度学习项目三：自动语音识别---采用的是WAVENet网络结构（含数据和所需源码）并讲了空洞卷积+一维卷积

自动语音识别目录自动语音识别介绍几个前导知识：了解数据集代码实现+讲解首先我们看一下WaveNet的网络结构：我大概描述一下这个网络的结构：首先输入数据，这里我们输入的是音频的mfcc特征（不懂没关系，等会说），接着进行一个一维的空洞卷积，然...

2020-06-12

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LSTM和GRU网络的介绍和区别

目录 LSTM GRU 最后说一下LSTM和GRU的区别 LSTM 首先看一下LSTM的结构：我们将结构拆开看：遗忘门：就是将上一层的输出，和本层的输***合起来乘个权重，加个偏置。最后经过一个sigmoid。。sigmoid函数值为0代表忘记 ...

2020-06-12

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深度学习项目四：实现自己的中文分词模型，基于双向的LSTM（含数据和所需源码）

讲一下大概的思路：数据有训练集（已分词的），词表，测试集（未分词的），测试集（已分词的），总共四个文件夹，具体看下面的截图。训练集：词表：测试集（未分词的）测试集（已分词的） ...

2020-06-12

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上采样，上池化，反卷积详解

1、Upsampling（上采样）在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样...

2020-06-12

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keras各种层的简单说明

[神经网络]keras中的层全连接层：Dense Activation层：对一个层的输出添加激活函数 Dropout层：每次更新参数的时候随机断开一定百分比(b)的输入神经元连接，用于防止过拟合 Flatten层：用来将输入“压平”，即把***的输入一维化，...

2020-06-12

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