深度学习兴趣小组分享：Python实例展示

最新推荐文章于 2025-11-25 12:59:39 发布
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本文介绍了深度学习的基础，通过Python实现MNIST手写数字识别和CIFAR-10图像分类，展示了如何使用TensorFlow构建神经网络和CNN模型，帮助读者理解深度学习的核心概念。

深度学习已经成为当今计算机科学中最热门的领域之一。它通过模拟人脑神经网络的工作方式，使计算机能够从大量数据中学习并进行复杂的任务。在这篇文章中，我们将展示一些基于Python的深度学习实例，帮助你入门和理解这一领域的核心概念。

  1. MNIST手写数字识别

MNIST是一个经典的深度学习数据集，其中包含大量手写数字的图像。我们可以使用Python和深度学习库来构建一个模型，自动识别这些手写数字。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from ten
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Python机器学习实战：构建并优化推荐系统的协同过滤模型
AI天才研究院
06-24 1877
这篇文章将深入探讨如何使用Python实现和优化推荐系统中的协同过滤模型。在当今信息爆炸的时代,推荐系统已经成为帮助用户从海量数据中快速找到感兴趣内容的关键技术。无论是电子商务、社交媒体、还是流媒体平台,推荐系统都在其中扮演着至关重要的角色。其中,协同过滤(Collaborative Filtering, CF)作为一种经典且有效的推荐算法,因其简单、有效且易于实现的特点,一直是推荐系统研究和应用的热点。协同过滤的核心思想是利用用户的历史行为数据,发现用户之间或物品之间的相似性,从而为用户推荐可能感兴趣的内
Python深度学习：从入门到精通
YunWisdom
07-21 1870
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
Python深度学习实践-基于PyTorch--机器学习基础知识
2201_75891968的博客
03-08 2119
Yi）之间的关系。验证集评估出来的效果并非模型的最终效果，主要是用来调整超参数的，模型最终效果以测试集的评估结果为准。如果聚类得到的模型被用于某个特定的任务，我们可以维持该任务中其他的设定不变，使用不同的聚类模型，通过某种指标度量该任务的最终结果来间接判断聚类模型的优劣。例如对文本的主题进行聚类，我们可以在直观上判断属于同一个类的文本是否具有某个共同的主题，这样的分类是否有明显的语义上的共同点。监督学习的核心在于模型通过学习输入数据和对应的输出标签之间的关系，来预测新的未标记数据的输出。
Python机器学习：从入门到精通
YunWisdom
07-18 1174
当您翻开此书，您正踏入一场数据与智慧的修行。机器学习，并非冰冷的符码，而是机器模拟人类洞察世界的法门。本书将带您，以Python为舟，泛游于算法之海。我们不只传授“术”，更探求其后的“道”——从数据的生灭流转中观照规律，于模型的迭代演进里体悟得失。愿您合上书卷时，收获的不仅是驾驭数据的技能，更有一双洞悉复杂、化繁为简的“智慧之眼”。现在，让我们一同启程。
利用Python构建深度学习模型：TensorFlow与PyTorch的对比与实践
威哥说编程
01-19 997
TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的深度学习框架，最初发布于2015年。它是一个开源平台，广泛应用于深度学习任务，尤其是大规模机器学习和生产环境中的部署。静态计算图：TensorFlow最早采用静态计算图（StaticGraph）模型，所有操作在执行之前都需要定义计算图。这种方式使得模型优化更加高效，但也使得模型的开发和调试变得更为复杂。高性能：TensorFlow支持多种硬件平台，如CPU、GPU、TPU等，提供了强大的并行计算能力。广泛的工具和库。
【李沐】动手学深度学习 学习笔记
热门推荐
chenxiaowai_的博客
03-21 3万+
你好！这是【李沐】动手学深度学习v2-基于pytorch版本的学习笔记教材源代码安装教程（安装pytorch不要用pip，改成conda，pip太慢了，下载不下来）个人推荐学习学习笔记本节代码文件在源代码文件的chapter_deep-learning-computation/custom-layer.ipynb中不带参数的层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它，我们只需继承基础层类并实现前向传播功能。让我们向该层提供一些数据，验证它是否能按预期工作。带参数的层。
深度学习入门：从理论到实战的详细指南
2501_91624122的博客
05-17 1046
本文为初学者提供了一份深度学习从理论到实战的详细指南。首先，介绍了深度学习的定义及其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的广泛应用。接着，详细解释了深度学习的核心概念，包括神经元、多层神经网络及其训练过程。文章还提供了入门攻略，包括学习基础知识、选择教材、动手实践和加入学习社区的建议。通过一个手写数字识别的实战案例，展示了如何从数据准备到模型评估的完整流程。最后，探讨了深度学习的未来发展方向，如强化学习、物联网融合及伦理法律问题。本文旨在帮助初学者快速掌握深度学习的核心要点，并鼓励他们通过不断探索和实践
使用TVM优化深度学习GPU算子：深度卷积实例
yiran103的专栏
03-01 1万+
以下内容翻译自：Optimize Deep Learning GPU Operators with TVM: A Depthwise Convolution Example 高效的深度学习算子是深度学习系统的核心。通常这些算子很难优化，并且需要高性能计算专家的努力。TVM，端到端张量IR/DSL堆栈，使得这项任务更容易。 这个博客教你如何在TVM的帮助下编写高性能GPU运算核心。我们使用深度卷...
机器学习技术：使用深度学习处理文本
人邮异步社区
08-26 2062
到目前为止，我们已经探索了机器学习在各种环境中的应用—— 主题建模、聚类、分类、文本摘要，甚至POS标记和NER标记都是使用机器学习进行训练的。本章我们将开始探索一种前沿的机器学习技术：深度学习。深度学习受生物学启发来构建算法结构，完成文本学习任务，比如文本生成、分类以及词嵌入。本章将讨论深度学习的基础知识，以及如何实现文本深度学习模型。本章介绍的主题如下： 深度学习； 深度学习在文本上的应用； 文本生成技术。 13.1　深度学习 前面几章介绍了机器学习技术，包括主题模型、聚类和分类算法，以及我们所
Python深度学习：从入门到进阶
Yuner2000的博客
08-05 1811
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
Python深度学习算法深度剖析：AI诊断系统核心代码解析
![Python深度学习算法深度剖析：AI诊断系统核心代码解析]...进一步地，本文探讨了深度学习的优化技巧，并通过案例研究展示
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1988
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 979
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1201
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 248
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-22 662
交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-22 3633
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）
最新发布
limenga102的专栏
11-25 980
理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。
时间序列预测的“诸神之战”：树模型 (XGB/LGBM) vs 深度学习(Transformer/RNN) 的工业界大对决
smart boy
11-22 808
在时间序列预测领域，存在着两个截然不同的平行宇宙。在 Kaggle 的表格竞赛中，GBDT（XGBoost, LightGBM, CatBoost）凭借强悍的特征工程几乎统治了所有排行榜；而在顶级学术会议（ICLR, NeurIPS）上，Transformer 和各类变体（Informer, PatchTST）正以刷榜 SOTA 的姿态高歌猛进。作为一名算法工程师，我们在业务落地时究竟该如何抉择？本文将剥离炒作，从原理、实战技巧到适用场景，深度剖析这两大流派的巅峰对决。
基于Python和Numpy实现的简化版深度学习框架
资源摘要信息:"基于Python的Numpy的简单深度学习框架.zip" 该资源为一个基于Python语言和Numpy库开发的简单深度学习框架的压缩包文件。Python作为一种广泛使用的高级编程语言，因其语法简洁、易于学习以及拥有强大...
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