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[PyTorch小試牛刀]實戰六·準備自己的數據集用於訓練（基於貓狗大戰數據集）在上面幾個實戰中，我們使用的是Pytorch官方準備好的FashionMNIST數據集進行的訓練與測試。本篇博文介紹我們如何自己去準備數據集，以應對更多

2018-12-26 03:47:46

[Keras深度學習淺嘗]實戰三·RNN實現Fashion MNIST 數據集分類與我們上篇博文[Keras深度學習淺嘗]實戰一結構相同，修改的地方有，定義網絡與模型訓練兩部分，可以對比着來看。通過使用RNN結構，預測準確率略有提升

2018-12-23 13:42:54

[PyTorch小試牛刀]實戰四·CNN實現邏輯迴歸對FashionMNIST數據集進行分類（使用GPU）內容還包括了網絡模型參數的保存於加載。數據集下載地址代碼部分 import torch as t import torc

2018-12-23 13:42:54

[TensorFlow深度學習深入]實戰三·使用Word2Vec與RNN(LSTM)做文本情感分析(機器如何讀懂人心) 用到了 DNN CNN Word2Vec RNN(LSTM) 不太清楚的可以回顧我們之前的博文。使用了全連接

2018-12-23 13:42:54

[Keras深度學習淺嘗]實戰五·使用DNN自編碼器實現聚類操作數據降維代碼部分 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import ke

2018-12-23 13:42:52

[PyTorch小試牛刀]實戰五·RNN(LSTM)實現邏輯迴歸對FashionMNIST數據集進行分類（使用GPU）內容還包括了網絡模型參數的保存於加載。數據集下載地址代碼部分 import torch as t impor

2018-12-23 13:42:52

[PyTorch小試牛刀]實戰三·DNN實現邏輯迴歸對FashionMNIST數據集進行分類（使用GPU）內容還包括了網絡模型參數的保存於加載。數據集下載地址代碼部分 import torch as t import torc

2018-12-23 13:42:52

[Keras深度學習淺嘗]實戰三· Embedding實現 IMDB數據集影評文本分類此實戰來源於TensorFlow Keras官方教程先更新代碼在這裏，後面找時間理解註釋一下。 # TensorFlow and tf.kera

2018-12-13 18:46:24

[TensorFlow深度學習深入]實戰二·使用CNN網絡識別破解數字驗證碼參考博客。在此基礎上做了小修改。其中CNN網絡部分仿照我們入門實戰六的內容，如果不太清楚CNN可以再去回顧一下。本博文數據集。代碼部分 import

2018-12-13 13:34:51

[Keras深度學習淺嘗]實戰二·CNN實現Fashion MNIST 數據集分類與我們上篇博文[Keras深度學習淺嘗]實戰一結構相同，修改的地方有，定義網絡與模型訓練兩部分，可以對比着來看。通過使用CNN結構，預測準確率略有提升

2018-12-12 13:44:20

[TensorFlow深度學習入門]實戰十一·用雙向BiRNN(LSTM)做手寫數字識別準確率99%+ 此博文是我們在完成實戰五·用RNN(LSTM)做手寫數字識別的基礎上使用BiRNN(LSTM)結構，進一步提升模型的準確率，100

2018-12-12 13:44:19

[TensorFlow深度學習深入]實戰一·使用embedding_lookup模塊對Word2Vec訓練保存與簡單使用 Word2Vec簡介 One hot representation用來表示詞向量非常簡單，但是卻有很多問題。

2018-12-12 13:44:19

[TensorFlow深度學習入門]實戰十二·使用DNN網絡實現自動編碼器測試代碼 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import tensorflow as

2018-12-12 13:44:19