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原创 only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

train_data_11 = np.concatenate(train_data_1, gen_imgs1)改成train_data_11 = np.concatenate((train_data_1, gen_imgs1))

2019-06-28 11:40:22 824

原创 numpy的升维和降维

numpy的升维a = np.array([1,2])b = np.expand_dims(a, axis=1)numpy的降维a = np.array([[1],[2]])b = np.squeeze(a)

2019-06-28 09:44:00 15390 1

转载 numpy数组与list转换【转】

a=([3.234,34,3.777,6.33])a为python的list类型将a转化为numpy的array:np.array(a)array([ 3.234, 34. , 3.777, 6.33 ])将a转化为python的lista.tolist()

2019-06-21 11:04:06 3119

原创关于数据集的处理train-test集的分离

方法一：train/test函数参考官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split>>> import numpy as np>>&...

2019-06-21 11:02:15 1608

if interpolating a new samplebetween a noisy data and one of its nearest neighbors (e.g. sample A),the synthetic sample falls inside the majority class region. Such problemexists in SMOTE, Modified...

2019-06-20 13:59:26 668

原创数据归一化资料【更新中】

http://lijiancheng0614.github.io/scikit-learn/modules/preprocessing.html#preprocessing-scaler

2019-06-19 13:43:27 537

转载自动编码器的Keras实现【转】

一、什么是自编码器（Autoencoder）“自编码”是一种数据压缩算法，其中压缩和解压缩功能是1）数据特定的，2）有损的，3）从例子中自动学习而不是由人工设计。此外，在几乎所有使用术语“自动编码器”的情况下，压缩和解压缩功能都是用神经网络来实现的。1）自动编...

2019-06-17 09:15:33 1896

转载 RNN，CNN，DNN区别【转】

神经网络的来源神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。但早期的单层感知机存在一个严重的问题—...

2019-06-13 10:42:14 1385

转载深度学习调参策略【转】

经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。Ilya Sutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议：获取数据：确保要有高...

2019-06-13 10:12:33 533

原创深度学习方向（AI，图像处理，人工智能等）资料整理——读书笔记《Python深度学习》

书名：Python深度学习作者：【英】尼格尔.刘易斯什么是深度学习有监督学习：训练的数据包含已知的结果。模型相对于这些结果进行训练。无监督学习：训练的数据不包含任何已知的结果。算法自行发现数据中的联系。激活函数每个神经元都包含一个激活函数和一个阈值。阈值是输入信息激活神经元所必需的最小值。0~1，-1 ~ 1。神经元的作用是对输入信号进行加权求和并应用于激活函数。输入层将数据传递给第...

2019-06-12 10:42:15 3501

转载 CS231n官方笔记【转载】

贺完结！CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 - 智能单元 - 知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884CS231n课程笔记翻...

2019-06-11 09:23:23 733

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