【科技老丁哥】的博客

【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )Elman神经网络是最早的循环神经网络，由Elman于1990年提出，又称为SRN（Simple Recurrent Network, 简单循环网络）。SRN考虑了时序信息，当前时刻的输...

【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)本文使用微调（Fine-tune)技术来提升模型的性能，是前面的两篇文章（编号为005和006）的延续。前面我们通过迁移...

【火炉炼AI】深度学习010-Keras微调提升性能（多分类问题）(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)前面的文章(【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能)我们对二分类问题用Keras进行了Fin...

【火炉炼AI】深度学习009-用Keras迁移学习提升性能（多分类问题）(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)本文是仿照前面的文章【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Keras迁移学习提升性能，原文是针对二分类...

【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)在我前面的文章【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题中，介绍了用Keras解决二分类问题。那么多...

【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Keras迁移学习提升性能(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)上一篇文章我们用自己定义的模型来解决了二分类问题，在20个回合的训练之后得到了大约74%的准确率，一方面是我们...

【火炉炼AI】深度学习005-简单几行Keras代码解决二分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2, Keras 2.1.6, Tensorflow 1.9.0)很多文章和教材都是用MNIST数据集作为深度学习届的“Hello World”程序，但是这个数据集有一个很大的特...

【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只...

【火炉炼AI】深度学习002-构建并训练单层神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们介绍了神经网络的基本结构单元-感知器，现在我们再升一级，看看神经网络的基本结构和训练方法。1. 单层神经网络单层神经网络由一个层次中的多个神经元组成，总体来看，单层神经...

【火炉炼AI】深度学习001-神经网络的基本单元-感知器(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在人工智能领域，深度学习已经脱颖而出，越来越成为大型复杂问题的首选解决方案。深度学习相对传统机器学习的区别主要在于，使用模拟人类大脑的神经网络来构建模型。早期的浅层次神经网络也可以认...