基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割 一、简要介绍 二、环境设置 三、数据集 3.1 数据集下载 3.2 数据集概览 3.3 PetDataSet数据集抽样展示 3.4 数据集类定义 四、模型组网 4.1 定义SeparableConv2D接口 4.2 定义Encoder编码器 4.3 定义Decoder解码器 4.4 训练模型组网...

6.4. 循环神经网络的从零开始实现 6.4.1. one-hot向量 6.4.2. 初始化模型参数 6.4.3. 定义模型 6.4.4. 定义预测函数 6.4.5. 裁剪梯度 6.4.6. 困惑度 6.4.7. 定义模型训练函数 6.4.8. 训练模型并创作歌词 6.4.9. 小结 6.4.10. 练习 6.4. 循环神经网络的...

文章链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjAzNDY5Mg==&mid=2650790854&idx=1&sn=6a7d238a0d558f4e0d6ca02e4d0b6d5d&scene=21#wechat_redirect 原文: https://hit-scir.gitbooks.io/neural-...

第一章 使用神经网络识别手写数字 第一章 使用神经网络识别手写数字 人类视觉系统是世界上众多奇迹之一。看看下面的手写数字序列： 大多数人毫不费力就能够认出这些数字为 504192. 这么容易反而让人觉着迷惑了。在人类的每个脑半球中，有着一个初级视觉皮层，常称为 V1，包含 1 亿 4 千万个神经元及数百亿条神经元间的连接。但是人类视觉不是就只有 V...

循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM 循环神经网络RNN 长短时记忆网络LSTM 使用LSTM完成情感分析任务 循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM 循环神经网络RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，RN...

构建波士顿房价预测任务的神经网络模型 构建波士顿房价预测任务的神经网络模型 深度学习不仅实现了实现模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。不同场景的深度学习模型具具备一定的通用性，五个步骤即可完成模型的构建和训练，如 图3 所示。 图3：构建神经网络/深度学习模型的基本步骤 正是由于深...

文章链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjAzNDY5Mg==&mid=2650790721&idx=1&sn=c2217cf8fc989ee199adc2a7c5295d2e&scene=21#wechat_redirect 原文: https://hit-scir.gitbooks.io/neural-...

基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割 一、简要介绍 二、环境设置 三、数据集 3.1 数据集下载 3.2 数据集概览 3.3 PetDataSet数据集抽样展示 3.4 数据集类定义 四、模型组网 4.1 定义SeparableConv2D接口 4.2 定义Encoder编码器 4.3 定义Decoder解码器 4.4 训练模型组网...

第三章 改进神经网络的学习方法（上） 交叉熵代价函数 引入交叉熵代价函数 练习 练习 问题 使用交叉熵来对 MNIST 数字进行分类 交叉熵的含义？源自哪里？ 问题 Softmax 练习 练习 问题 问题 过匹配和规范化 规范化 为何规范化可以帮助减轻过匹配 规范化的其他技术 练习 问题 第三章 改进神经网络的学...

基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译 加载数据文件 Seq2Seq模型 编码器 解码器 简单的编码器 带有注意力机制的解码器 训练 准备训练数据 训练模型 绘制结果 评估 训练和评估 可视化注意力 练习题 基于注意力机制的 seq2seq 神经网络翻译 译者：mengfu188 校对者：FontTian ...