原创 3 什麼是卷積神經網絡(CNN)?

卷積神經網絡1、人工神經網絡,在圖片和與視頻分析,自然語言處理上應用。2、卷積:(批量過濾器)對一段信息進行處理,加強數據的連續性。3、批量過濾器,總結出小塊特徵信息(邊緣信息),一步步(卷積)擴大特徵。4、在卷積中,在壓縮過程中,會丟失

原创 Python Web開發Django框架學習(十三)連接MySQL數據庫

好長時間沒寫啦,這個階段,我們繼續,真正的開發項目的話,使用的數據庫大部分都是MySQL所以我們就來連接一下MySQL數據庫。 第一步: 要想連接MySQL就必須又python-mysql的驅動程序,如果你使用的是windows x64系

原创 1 什麼是機器學習(Machine Learning)?

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自

原创 PythonWeb開發Django框架學習(十二)基礎總結

基本上把所有關於django基礎的內容學過一遍啦,現在就將學過的概括一下,很簡單就是一幅圖: 通過這幅圖我們在好好理解一下Django開發和MVT的設計模式。

原创 0 有趣的機器學習

聲明: 我寫的這一系列的文章都是觀看    莫煩Python 的有趣的機器學習課程總結的部分筆記,因爲這個課程很基礎,所以每節的內容也不是很多,只是當作一個記錄。有想要入門Python或者學習機器學習的人,都可以搜索 莫煩Python

原创 VAE/GAN學習筆記:Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

paper:VAE/GAN 0、摘要 我們提供了一個自動編碼器,它利用學習的表示來更好地度量數據空間地相似性。通過將變分自編碼器與生成對抗網絡相結合,我們可以利用GAN鑑別器中的學習特徵表示作爲VAE重建目標的基礎。因此,我們將元素方面的

原创 2 什麼是神經網絡(NN)?

一、什麼是人工神經網絡1,通過數學模型和算法模型來模擬人的神經系統2,通過人工神經元連接而成3,可以根據外界信息來改變內部結構4,可以逐步實現自適應 二、人工神經元是怎樣被訓練的1,每個神經元都有一個對應的刺激函數2,當每次輸入訓練數據時

原创 4 什麼是循環神經網絡(RNN)?

也稱回覆神經網絡。 RNNs的目的使用來處理序列數據。在傳統的神經網絡模型中,是從輸入層到隱含層再到輸出層,層與層之間是全連接的,每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網絡對於很多問題卻無能無力。例如,你要預測句子的下一個單詞是什麼

原创 5 什麼是LSTM-RNN(長短期記憶循環神經網絡)?

RNN循環神經網絡是有其弊端的,例如有這樣一段話我們需要處理: 今天我要做西紅柿雞蛋,我需要先去市場買兩個西紅柿,再買兩個雞蛋,回家之後,切西紅柿,點火,放鍋…… 我們需要讓計算機判斷我們做了一道什麼菜,使用RNN,誤差在時間序列上不斷的

原创 Python報錯:module ‘scipy.misc’ has no attribute ‘imresize’

解決辦法:  pip install pillow 若仍然報錯,可能是因爲scipy的版本問題(我之前的scipy版本是1.3.0): 可以將scipy版本降爲1.2.1,可以解決這個問題。  

原创 Windows系統查看CUDA版本號

1.打開控制面板 在按住Win鍵的情況下,按Q鍵,呼喚出搜索框。 在搜索框中輸入control panel,如下圖所示: 2.進入NVIDIA控制面板 在上圖的搜索框中,已經顯示出NVIDIA控制面板,如果讀者有顯示,則可以忽略第一步,

原创 Theano簡單入門(二)

一、Theano的基本用法 定義函數的方式: 步驟 0 宣告使用theano import theano 步驟 1 定義輸入 x=theano.tensor.scalar() 這裏相當於tensorflow的

原创 Theano簡單入門(一):Theano與Lasagne的安裝

一、介紹       Theano是一個Python庫,專門用於定義、優化、求值數學表達式,效率高,適用於多維數組。特別適合做機器學習。一般來說,使用時需要安裝python和numpy。      首先回顧一下機器學習的東西,定義一個模型

原创 Theano簡單入門(三)

一、定義神經網絡的層 我們將神經網絡的層封裝爲類,對於神經網絡,我們需要輸入數據,輸入大小,輸出大小還有激活函數的使用。 import numpy as np import theano.tensor as T import thean

原创 Improved Techniques for Training GANs翻譯與理解

參考博客:https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/58643889 https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/7