Theano 基于 Python,是最早的深度学习开源框架。
Theano 严格来说是一个擅长处理多维数组的 Python 库,十分适合与其它深度学习库结合起来进行数据探索,高效地解决多维数组的计算问题。它设计的初衷是为了执行深度学习中大规模神经网络算法的运算。其实,Theano 可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,在 GPU 或 CPU 中高效运行。
安装Theano 由于要复现前人在18年写的的模型,不得配置一下这个深度学习框架。 步骤 详情可以参考Theano的官方文档。 在百度上查了不少指导,都没装好,还得官方文档啊。以下介绍简略步骤,以windows为例: 安装合适版本的python, 2.7或者3.5版本,似乎3.6及以上都不支持 安装相应的依赖,以下安装最好都使用conda,他会自动帮你安装与python版本匹配的包。其中<...>
torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架:1)tensorflow,谷歌主推,时下最火,小型试验和大型计算都可以,基于python,缺点是上手相对较难,速度一般;2)torch,facebook主推,用于小型试验,开源应用较多,基于lua,上手较快,网上文档较全,缺点是lua语言相对冷门;3)mxnet,大公司主推,主要用于大型计算,基于python和R,缺
这就是Keras Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换
主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料,侧重点不同,但推
Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程,介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN,链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
我太菜了,C++需要恶补才行,面试完基本上就知道自己寄,面试官特别好给我说了很多,也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话,会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话,会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
现在开始学深度学习。在这部分讲义中,我们要简单介绍神经网络,讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题:给定房屋的面积,我们要预测其价格。 在之前的章节中,我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
深度学习的总体来讲分三层,输入层,隐藏层和输出层。如下图: 但是中间的隐藏层可以是多层,所以叫深度神经网络,中间的隐藏层可以有多种形式,就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后,一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
Python 是一种通用的高级编程语言,广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库,如 Numpy,Scipy,Pandas,Matplotlib,像 Theano,TensorFlow,Keras 这样的框架。