2020 年 1月 28 日随笔档案 - 吴裕雄

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：使用自动编解码网络实现黑白图片上色

摘要： ''' 加载cifar10图片集并准备将图片进行灰度化 ''' from keras.datasets import cifar10 def rgb2gray(rgb): #把彩色图转化为灰度图，如果当前像素点为[r,g,b],那么对应的灰度点为0.299*r+0.587*g+0.114*b ret 阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:50 吴裕雄阅读(823) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：去噪型编码网络

摘要： #为图像像素点增加高斯噪音 noise = np.random.normal(loc=0.5, scale = 0.5, size = x_train.shape) x_train_noisy = x_train + noise noise = np.random.normal(loc=0.5, s 阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:47 吴裕雄阅读(343) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：自动编解码器网络的原理与实现

摘要： from keras.layers import Dense, Input from keras.layers import Conv2D, Flatten from keras.layers import Reshape, Conv2DTranspose from keras.models imp 阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:43 吴裕雄阅读(357) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：RNN和CNN混合的鸡尾酒疗法提升网络运行效率

摘要： from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据，参数5表示每各个单词作为切割小段 model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='r 阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:38 吴裕雄阅读(283) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：LSTM网络层详解及其应用

摘要： from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(32)) #当结果是输出多个分类的概率时，用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 mod 阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:35 吴裕雄阅读(418) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：RNN-具有记忆功能的神经网络

摘要： from keras.layers import SimpleRNN model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(SimpleRNN(32)) #当结果是输出多个分类的概率时，用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:33 吴裕雄阅读(289) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：使用训练好的单词向量实现新闻摘要分类

摘要： import pandas as pd df = pd.read_json('/Users/chenyi/Documents/News_Category_Dataset.json', lines=True) df.head() df.category = df.category.map(lambda 阅读全文

posted @ 2020-01-28 13:31 吴裕雄阅读(228) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：概率论的一些重要概念

摘要： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import math mu = 0 variance = 1 sigma = math.sqrt(variance) x = np.l 阅读全文

posted @ 2020-01-28 12:53 吴裕雄阅读(211) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：自然语言处理Word Embedding 单词向量化

摘要： import numpy as np samples = ['The cat jump over the dog', 'The dog ate my homework'] #我们先将每个单词放置到一个哈希表中 token_index = {} for sample in samples: #将一个句阅读全文

posted @ 2020-01-28 12:50 吴裕雄阅读(463) 评论(0) 推荐(0)

2020年1月28日