摘要: 相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ 概述 在艺术领域,艺术家可以通过风格和内容的相互交融来创作不同的画作,现阶段,在深度神经网络的帮助下,计算机可以轻易的识别画 阅读全文
posted @ 2016-11-21 10:52 lijingpeng 阅读(2833) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style "TensorFlow neural style" , Tens 阅读全文
posted @ 2016-11-04 20:44 lijingpeng 阅读(913) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep learning notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你 阅读全文
posted @ 2016-11-04 20:43 lijingpeng 阅读(2171) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 概览 相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/neural style 敬请多多关注哈~~~ Docker镜像构建 Dockerfile如下: 复制这段代码,创建名为Dockerfile的文件,然后执行: 注意: 1. 本镜像 阅读全文
posted @ 2016-10-28 21:25 lijingpeng 阅读(1408) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Grupo Bimbo Inventory Demand "kaggle比赛解决方案集合" "Grupo Bimbo Inventory Demand" 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量。数据包含墨西哥9周的销售数据。每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货 阅读全文
posted @ 2016-09-09 20:55 lijingpeng 阅读(696) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "Facial_Keypoints_Detection github code" "facial keypoints detection" , 这是一个人脸识别任务,任务是识别人脸图片中的眼睛、鼻子、嘴的位置。训练集包含以下15个位置的坐标,行末是图片的像素值,共96 96个像素值。测试集只包含图片 阅读全文
posted @ 2016-08-28 14:49 lijingpeng 阅读(2193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://github.com/lijingpeng/kaggle/tree/master/competitions/image_recognize 识别谷歌街景图片中的字母 "street view getting started with julia" 让我们从谷歌街景的图片中鉴定字母,这 阅读全文
posted @ 2016-08-21 17:02 lijingpeng 阅读(1215) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数字序列预测 "Github地址" "Kaggle地址" 提交Kaggle之后是0.05680 阅读全文
posted @ 2016-08-19 22:47 lijingpeng 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Titanic 沉没 参见:https://github.com/lijingpeng/kaggle 这是一个分类任务,特征包含离散特征和连续特征,数据如下: "Kaggle地址" 。目标是根据数据特征预测一个人是否能在泰坦尼克的沉没事故中存活下来。接下来解释下数据的格式: 载入数据并分析 Pcla 阅读全文
posted @ 2016-08-19 14:49 lijingpeng 阅读(1146) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "kaggle地址" 数据预览 首先载入数据集 label pixel0 pixel1 pixel2 pixel3 pixel4 pixel5 pixel6 pixel7 \ 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 阅读全文
posted @ 2016-08-19 14:46 lijingpeng 阅读(1350) 评论(0) 推荐(0) 编辑