手把手教你用Python实践深度学习

最新推荐文章于 2024-08-19 00:41:47 发布
最新推荐文章于 2024-08-19 00:41:47 发布
阅读量333 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能 python
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/643420
本教程包含七章深度学习核心内容，从人工智能基础到高级技术如GAN及深度增强学习，覆盖TensorFlow、Keras等工具使用，适合2018年及以后深度学习初学者和进阶者。

手把手教你用Python实践深度学习
网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1BOMZCVgFMp-pW7Go5EzMaA 提取码: qzbn
备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/5yK5a9s 密码：dfnirh

课程共七章，采用最新版本进行教学，2018必学技术

第一章： 从人工智能到深度学习
第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network)
第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)
第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks)
第五章：自编码网络 (AutoEncoder)
第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets)
第七章：深度增强学习

Python深度学习教程
cunzai1985的博客
09-23 654
Python深度学习教程 (Python Deep Learning Tutorial) PDF Version Quick Guide Resources Job Search Discussion PDF版本 快速指南 资源资源 求职 讨论区 Python is a general-purpose high level programming language...
教程：从零开始 使用Python进行深度学习！
热门推荐
Python达人
05-10 2万+
现在的人工智能已经呈指数级增长。比如，自动驾驶汽车的时速达数百万英里，IBM Watson在诊断病人的情况上比医生更好，AlphaGo击败了世界冠军。这其中，人工智能扮演着关键的角色。随着人工智能的进一步发展，人们也提出了更高的要求。希望它们可以解决更加复杂的问题。而解决问题的核心就是深度学习。TensorFlow是使用数据流图像进行数值计算的开源软件库。图中的节点代表数学运算，而图的边缘代表在它...
手把手教你用Python实践深度学习|深度学习教程
09-21
课程共七章，采用最新版本进行教学，2018必学技术 第一章： 从人工智能到深度学习 第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network) 第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 第五章：自编码网络 (AutoEncoder) 第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets) 第七章：深度增强学习
深度学习实战之Python教程（2）
weixin_43162240的博客
10-27 1万+
Python入门教程     以熟练使用Pytorch完成深度学习模型为目标，简单介绍Pytorch涉及到的Python基础（Python其它知识可以在遇到后再学习，先动手）。     这篇教程并不涉及Python的复杂方法，教程的结构如下：     1.Python实例     2.Python基础     
手把手教你用Python实践深度学习.rar
10-09
手把手教你用Python实践深度学习 第一章： 从人工智能到深度学习 第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network) 第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 第五章：自编码网络 (AutoEncoder) 第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets) 第七章：深度增强学习
手把手教你用Python实践深度学习视频教程
09-16
总的来说，"手把手教你用Python实践深度学习视频教程"将帮助你从零开始掌握深度学习，无论你是对AI感兴趣的学生，还是寻求技术提升的专业人士，都能从中受益。这个完整版的教程涵盖了深度学习与Python编程的方方面面...
Python 深度学习与强化学习
expert_joe的博客
11-30 1万+
深度学习
深度学习实战之Python教程（1）
weixin_43162240的博客
10-27 1万+
Python入门教程     以熟练使用Pytorch完成深度学习模型为目标，简单介绍Pytorch涉及到的Python基础（Python其它知识可以在遇到后再学习，先动手）。     这篇教程并不涉及Python的复杂方法，教程的结构如下：     1.Python实例     2.Python基础     
给深度学习入门者的python快速教程
11-09
给深度学习入门者的python教程，包括常用的numpy和matplotlib的入门知识，简单易懂。
keras快速上手-基于python的深度学习实践-代码
10-25
《keras快速上手-基于python的深度学习实践》原书代码
给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇
m0_59236602的博客
03-21 1636
本章将介绍Python的最基本语法，以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用。
Python 深度学习教程（一）
龙哥盟
08-19 1825
原文：Deep Learning with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 一、机器学习和深度学习简介 深度学习的主题最近非常受欢迎，在这个过程中，出现了几个术语，使区分它们变得相当复杂。人们可能会发现，由于主题之间大量的重叠，将每个领域整齐地分开是一项艰巨的任务。 本章通过讨论深度学习的历史背景以及该领域如何演变成今天的形式来介绍深度学习的主题。稍后，我们将通过简要介绍基础主题来介绍机器学习。从深度学习开始，我们将利用使用基本 Python 从机器学习中获得的构造。第二章开始使用
Python深度学习(三)
weixin_42618420的博客
08-20 340
减小过拟合方法 ①数据增强 ②增加 dropout 层 ③使用 L1 和 L2 正则化 ④使用预训练模型 : 特征提取 ( feature extration )和微调模型 ( fintune model ) vgg-16一种深度卷积神经网络模型，16表示其深度。模型可以达到92.7%的测试准确度。它的数据集包括1400万张图像，1000个类别。 vgg16权重说明: 大家可能...
Python深度学习
aa_JamesJones的博客
10-24 2303
一.深度学习简介 机器学习和深度学习的核心问题在于有意义地变换数据，换句话说，在于学习输入数据的有用表示(representation)——这种表示可以让数据更接近预期输出。深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层(layer)中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。可以将深度网络看作多级信息蒸馏操作:信息穿过连续的过滤器，其纯度越来越高(即对任务的...
Python 深度学习教程（二）
最新发布
龙哥盟
08-19 1560
原文：Deep Learning with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 三、前馈神经网络 前馈神经网络是深度学习中最早的实现。这些网络被称为前馈网络，因为网络中的信息只沿一个方向(向前)移动，即从输入节点(单元)向输出单元移动。在本章中，我们将涵盖一些围绕前馈神经网络的关键概念，这些神经网络是深度学习中各种主题的基础。我们将从研究神经网络的结构开始，然后研究它们是如何被训练和用于预测的。我们还将简要了解在不同设置中应该使用的损失函数、在神经元中使用的激活函数，以及可以用于训练的不
Python与深度学习实战（一）
weixin_41177820的博客
07-12 1155
在win10系统下使用Python进行深度学习实战所遇到的问题解决与经验分享
python深度学习实战
haimianjie2012的专栏
04-03 1645
就学习python而言，最有用的文档是“python库参考手册”，它描述了标准库中的所有模块。在需要获悉一些有关python的事实时，十有八九在这里就能找到。“python库参考手册”（https://docs.python.org/library）可在线浏览和下载，几个其他的标准文档（如python入门指南和python语言参考手册）也是如此，所有的文档，都可以在python网站（https:/...
手把手教你用Python实现深度学习模型
综合以上信息，该资源是深度学习初学者的一个很好的实践指南，包含了深度学习领域的基础到高级的多个核心知识点，适合想要系统学习深度学习并在实际任务中应用的读者。通过研究和运行这些代码，读者可以更深入地理解...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值