基于Python的深度学习

PyTorch 之接下来是什么

第九章接下来是什么？你做到了！感谢您阅读PyTorch的深度学习。您应该对使用PyTorch构建深度学习应用程序所需的核心机制和应用程序接口（API）有深入的了解。到目前为止，您应该习惯使用所有基本模块来支持大多数现代深度学习算法。接下来是什么？在本章中，我们将总结我们在本书中学到的...

Posted by 徐志平 on July 29, 2018

PyTorch 的现代网络架构

现代网络架构在上一章中，我们探讨了深度学习算法如何用于创建艺术图像，基于现有数据集创建新图像以及生成文本。在本章中，我们将向您介绍支持现代计算机视觉应用程序和自然语言系统的不同网络体系结构。我们将在本章中讨论的一些架构是：残差网络 Inception DenseNet...

Posted by 徐志平 on July 29, 2018

PyTorch 序列数据和文本的深度学习

第六章序列数据和文本的深度学习在上一章中，我们介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）处理空间数据以及如何构建图像分类器。在本章中，我们将介绍以下主题：对构建深度学习模型有用的文本数据的不同表示了解递归神经网络（RNN）和RNN的不同实现，例如长期短期记忆（LSTM）和门控递归...

Posted by 徐志平 on July 29, 2018

使用PyTorch深入学习入门！

第一章使用PyTorch深入学习入门！深度学习（DL）已经彻底改变了工业界。 Andrew Ng 在Twitter上曾经有一次着名的描述：人工智能是新的电力！电力转变了无数的行业; 人工智能（AI）现在也会这样做。 AI和DL像同义词一样使用，但两者之间存在很大差异。让我们揭开...

Posted by 徐志平 on July 29, 2018

PyTorch 生成网络

生成网络我们在前面章节中看到的所有示例都侧重于解决诸如分类或回归之类的问题。本章对于理解深度学习如何在无监督学习中解决问题非常有意义和重要。在本章中，我们将培训学习如何创建的网络：基于内容和特定艺术风格的图像，通常称为风格迁移使用特定类型的生成对抗来生成新的面孔网络（GA...

Posted by 徐志平 on July 28, 2018

利用Tensorflow实现胶囊网络（CapsNets）

利用Tensorflow实现胶囊网络（CapsNets）基于Sara Sabour，Nicholas Frosst和Geoffrey E. Hinton（NIPS 2017）的论文： Dynamic Routing Between Capsules. 部分启发来自 Huadong Lia...

Posted by 徐志平 on January 1, 2018

Chainer 入门教程（11）基于CIFAR数据集的卷积网络训练

基于CIFAR数据集的卷积网络训练 CIFAR-10, CIFAR-100 数据集介绍 CIFAR-10和CIFAR-100是分类标记的小图像数据集。它在研究界被广泛用于简单的图像分类任务基准。官方网站： CIFAR-10和100站点在Chainer中，CIFAR-10和CIFA...

Posted by 徐志平 on December 28, 2017

Chainer 入门教程（10）了解卷积层

了解卷积层卷积层和全连接层有什么区别？在深度神经网络中使用卷积层的背后是什么样的直觉？我们将展示卷积层的一些效果，以提供关于卷积层做什么的一些说明。 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo...

Posted by 徐志平 on December 27, 2017