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文章目錄一\介紹二\數據處理思路讀取數據提取char和word,轉化爲txt利用上面的txt, 使用word2vec生成模型對每句話根據上面生成的模型,得到對應的向量利用re正則匹配將csv中的word和char做成list,將l
python連接sqlserver數據庫 1、python3.6連接sqlserver數據庫需要引入pymssql模塊 2、 pip install pymssql pymssql儘量和自己的python版本一致，我的版本是py
一、tf.constant_initializer(value) 作用：將變量初始化爲給定的常量，初始化一切所提供的值。 二、tf.zeros_initializer() 作用：將變量設置爲全0；也可以簡寫爲tf.Zeros()
循環神經網絡是啥 循環神經網絡種類繁多，我們先從最簡單的基本循環神經網絡開始吧。 基本循環神經網絡 下圖是一個簡單的循環神經網絡如，它由輸入層、一個隱藏層和一個輸出層組成： 納尼？！相信第一次看到這個玩意的讀者內心和我一樣是崩潰
本文分享一個對Keras版GAT源碼的分析。 GAT原文：https://arxiv.org/abs/1710.10903，建議參考着知乎superbrother大神的文章進行理解。 TensorFlow版可以看：https://gith
首先kexue上網，進入google雲端硬盤 新建->更多->Google Colaboratory 創建了一個新的.ipynb文件 可修改該文件的名稱 使用google colab的GPU 運行代碼，點擊鏈接，操作
對matplotlib的解釋 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = [[1,2]] a = np.array(a) c = a[:,0]#‘：'表示：不管a中
#cnn 識別狗狗類別 #用類構造代碼 #dog圖片的訓練、保存 #預測以及結果輸出 import os import numpy as np from PIL import Image from keras.models im
google colab的使用、文件路徑設置參見上一篇博客：深度學習筆記一：google colab使用入門+mnist數據集入門+Dense層預測 本節筆記參考了Mike高的視頻 一個完整的cnn模型 #CNN mnist im
本文參考了shuaban的視頻 先總結步驟如下： 先在psql官網下載數據庫安裝包 根據大家反饋導入數據其他版本有問題，最好下載9.6版本 安裝：下載之後一般安裝就行 安裝過程值得注意的三點： ① 設置數據庫軟件的安裝位置
本系列文章適合有深度學習基礎（上過課，看得懂代碼，但是想自己上手覺得困難的初學者） 首先上LeNet論文： ===Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. (1998).Gradi
大家可能日常xx上網翻閱一些國外的文獻參考，也需要搜索一些關鍵詞，這裏整理一些常用詞彙的中，日，英表現以供參考。由於留學狗平時時間也不多，所以不定期更新，多多諒解。 （全是我一個一個手打的，轉載請標明出處） 狀態空間表達式 state
https://blog.csdn.net/timcanby/article/details/103620371 上一篇文章我們介紹了怎麼用keras寫一個最簡單的數字分類網絡，但是可能有同學會說我怎麼在不同地方看到的大家跑模型的方法都不
哈囉哈囉～繼之前的： keras深度學習入門筆記附錄1：讓我們看看有多少種讓搭建好的模型開始跑的方式（fit 和 train on batch） https://blog.csdn.net/timcanby/article/details
1、機器學習： 根據我的理解，機器學習就是讓電腦自動學習或者是訓練出一個好的模型來解決實際問題。 圖一 機器學習 如上圖所示，模型類似於函數，輸入可能爲向量（圖像矩陣轉化爲向量輸入），輸出可能爲離散值如分類問題（比如手寫數字預測），也
