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通过深度学习和Tensorflow 2的实践应用。

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简介：
本课程提供深度学习以及Tensorflow 2实战的视频教程，并采用2020最新版本的内容。Tensorflow 2的版本设计更为简洁和实用，课程内容完全以实际操作为驱动，通过生动的讲解深入剖析两者的核心模块及其对应的实例应用。整个课程坚持代码实战的方式进行教学，力求用通俗易懂的语言阐明各个关键模块的运作原理。此外，课程将基于真实世界的数据集展开一系列项目实战演练，并提供大量的案例来辅助学习，帮助学员能够迅速掌握相关技能。

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  • TensorFlow 2与深度学习实战
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    本书深入浅出地介绍了使用TensorFlow 2进行深度学习开发的知识和技巧，适合对深度学习感兴趣的读者入门及进阶。 本课程为深度学习与Tensorflow2实战视频教程的最新版本（2020年）。新版TensorFlow 2更为简洁实用，采用纯实战驱动的方式进行教学，并以通俗易懂的语言讲解核心模块及其应用实例。整个课程通过实际代码操作来教授知识，让学员快速掌握各大核心模块的应用技巧。基于真实数据集展开项目实践，提供丰富的案例支持，帮助学习者迅速入门深度学习领域。
     
  • TensorFlow 2下的深度学习入门实战
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    本书旨在为初学者提供在TensorFlow 2环境下进行深度学习实践的全面指导，通过丰富的示例和教程帮助读者快速掌握核心概念和技术。 亚洲排名第一的新加坡国立大学AI团队倾力打造的课程由资深研究员龙龙老师主讲，旨在帮助人工智能与深度学习初学者快速且深入地理解深度学习算法原理及其实践应用。 莫烦老师的权威推荐指出，在教学过程中，龙龙老师以简短而高效的方式从多个角度解析了深度学习的相关知识，非常适合那些希望全面了解这一领域的学员。此外，《爱可可-爱生活》也向大家介绍了我们的课程资源。 该课程具有以下特色： 1. 通俗易懂的讲解方式：对深度学习算法追本溯源、循序渐进地进行介绍，即使没有机器学习背景知识的学生也能轻松上手。 2. 实用为主导的教学内容：采用最新的TensorFlow 2版本教学，相比之前的TensorFlow 1.x版本来说难度降低约50%。 3. 案例驱动的学习体验：基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典数据集，从头开始结合使用TensorFlow 2以及深度学习算法完成多个实际案例的实践操作。 4. 长期更新与维护服务：购买课程后可享受永久有效的使用权，并且会持续跟进最新的学术研究进展进行内容更新。
     
  • TensorFlow实践之深度学习应用开发——mnist手写数字识别1
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    本教程介绍如何使用TensorFlow进行深度学习实战，通过构建一个简单的神经网络模型来实现MNIST数据集的手写数字识别，帮助初学者快速上手。 导入tensorflow库，并使用mnist数据集来实现手写数字识别。首先加载MNIST数据： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(data, one_hot=True) ``` 接下来，从训练集中获取一批样本用于前向计算： ```python batch_image_xs, batch_labels_ys = mnist.train.next_batch(batch_size=10) # 每张图片包含28*28=784个像素点。 ```
     
  • 深度学习实训营：21天实践TensorFlow+Keras+scikit-learn
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    本实训营提供为期21天的深度学习实战培训，涵盖TensorFlow、Keras及scikit-learn等主流工具和技术，助力学员掌握从理论到应用的全流程。 基于 TensorFlow、Keras 和 scikit-learn 的框架介绍了 21 种典型的人工智能应用场景，并将这些场景分为预测类项目实战、识别类项目实战以及生成类项目的应用实践。在预测类别中，包括了房价预测、泰坦尼克号生还概率的评估、共享单车使用的趋势分析、福彩3D的号码预测和股票市场的走势预测等8个项目；而在识别类别里，则有数字识别任务、人脸识别技术的应用、表情识别人工智能以及人体姿态的检测等7个案例。最后在生成类别的项目中，涉及到了看图写话的功能开发、用于创作电视剧剧本的人工智能系统设计、风格迁移的艺术探索和人脸图像的合成实验共6个项目；这些应用场景适合初学者参考与实践。
     
  • 深度学习及应用实践期末复习题.pdf
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    本PDF文档汇集了深度学习及应用实践课程的期末复习题目，涵盖神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心概念与技术应用实例，旨在帮助学生全面掌握课程知识点，为考试做好准备。 东华大学深度学习与应用实践课程的课后作业与期末复习题。
     
  • 深度学习项目：探索深度学习实践
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    本项目聚焦于深度学习的实际应用与研究，涵盖神经网络模型构建、训练优化及案例分析等内容，旨在提升参与者的理论知识和实战技能。 深度学习是人工智能领域的一项核心技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域展现出卓越的能力。本项目旨在使用Python编程中的Keras库和TensorFlow后端来实施深度学习项目。 Keras是一个高级的神经网络API，通过Python接口运行在如TensorFlow、Theano或CNTK等不同的计算平台之上。它的设计目的是为了方便用户操作，并且模块化的设计让研究人员可以快速地测试他们的想法，推动了深度学习领域的进步。其主要优势在于清晰简洁的代码结构，便于实现复杂的网络架构。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，它引入了数据流图的概念用于数值计算，在深度学习中描述的是模型中的数学操作流程以及这些操作间的数据流动。该框架的一大特点是可以高效地在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等。 本项目可能包含以下内容： 1. 数据预处理：深度学习模型的表现很大程度上依赖于输入数据的质量。这一步骤通常涉及数据清洗、归一化、标准化以及特征提取等工作。 2. 构建神经网络模型：Keras提供了多种预先定义的层，如卷积层和全连接层等，并且还有不同的优化器可供选择，使得构建深度学习模型变得非常简便。项目中可能会展示如何创建多层感知机（MLP）、卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 3. 训练与验证：通过划分训练集、验证集和测试集进行操作，演示在Keras环境下配置参数设置损失函数及指标，并执行模型的训练过程。这可能涵盖批量大小的选择、训练周期数以及早停策略等细节。 4. 模型评估：完成模型训练后，将展示如何使用测试数据来衡量其泛化能力，包括准确率、精确度和召回率在内的多种性能评价标准都将被提及。 5. 模型保存与加载：Keras支持对整个模型以及权重的存储及恢复功能，在后续的操作中可以快速地回到之前的训练状态继续进行开发工作或调整实验设置。 6. 实战应用案例分析：项目可能会包含图像分类、文本情感分析和语音识别等具体的应用场景，展示了深度学习技术解决实际问题的能力。 7. 模型优化方法探讨：可能包括超参数调优、正则化措施以及数据增强策略等内容来提高模型的性能。 综上所述，通过结合使用Keras与TensorFlow框架，本项目为初学者提供了一个实践平台以掌握深度学习的基本流程，并体验高级API带来的便捷性。研究该项目有助于加深对理论知识的理解并提升实际操作能力。
     
  • 实践中的深度学习.pdf
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    《实践中的深度学习》是一份探讨如何将深度学习技术应用于实际问题解决的文档。它涵盖了从理论基础到应用案例的全面介绍，旨在帮助读者理解并掌握深度学习在不同场景下的实现方法和技术细节。 ### 动手学深度学习——基础篇 #### 目录概览与背景介绍 《动手学深度学习》是一本旨在帮助读者从理论到实践全面掌握深度学习技术的教材。本书覆盖了深度学习的基础知识、核心算法及实际应用案例，特别强调数据操作、数据预处理以及线性代数等基础知识的学习。 #### 数据操作 **入门：** - **数组创建：**在深度学习中经常需要处理多维数组（张量）。掌握如何使用`NumPy`或框架如`PyTorch`和`TensorFlow`来创建基本的数组结构至关重要。 - **数据类型：**了解不同数据类型及其在计算中的意义。 **运算符：** - **算术运算：**加减乘除等基础操作。 - **比较运算：**用于判断两个数组元素之间的关系。 - **逻辑运算：**如与、或、非，复合条件的判断。 **广播机制：** - **定义：**允许在不同形状的数组之间执行算数运算。例如可以将一个`(1, 2)`形状和另一个`(3, 1)`形状相加得到结果为`(3, 2)`。 - **应用场景：**常用于权重更新等场景，提高模型训练效率。 **索引和切片：** - **索引：**获取特定位置的元素。 - **切片：**选取连续的一段元素，支持多维度选择方式。 - **高级索引：**使用布尔数组或整数数组进行复杂操作。 **节省内存：** - **视图：**提供对原始数据的不同视角而不复制数据，有效减少内存占用。 - **转置：**改变轴序但不增加额外的存储需求。 **转换为其他Python对象：** - **列表：**将数组转换为方便处理的数据结构。 - **字典：**按键值形式存储特定数组时有用的方法。 #### 数据预处理 **读取数据集：** - **文件格式：**常见的包括CSV、JSON等，了解如何高效地读写这些格式对于实际操作至关重要。 - **库选择：**利用`pandas`等库来解析和处理数据集。 **处理缺失值：** - **识别方法：**使用特定函数或方法检测并标记缺失值。 - **填充策略：**采用插值、均值中位数等方式填补，避免偏差。 **转换为张量格式：** - **定义：**将数据转化为深度学习模型可以使用的张量形式。 - **库支持：**多数框架如PyTorch和TensorFlow提供了内置函数来实现这一过程。 #### 线性代数 **标量、向量、矩阵与张量：** - **标量：**单一数值，没有方向。 - **向量：**一组按顺序排列的数值，有明确的方向。 - **矩阵：**由行和列组成的二维数组，通常用于表示线性变换。 - **张量：**多维数组，是矩阵的一种推广。 **张量算法的基本性质：** - **加法运算：**对应位置元素相加。 - **乘法形式：**包括点积、外积等不同方式。 - **转置操作：**交换维度顺序，在处理高维数据时尤为重要。 **降维方法：** - **定义：**减少数据的维度，便于可视化或简化计算。 - **常用技术：**主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)等。 **点积（Dot Product）：** - **定义：**两个向量对应元素乘积之和。 - **应用场景：**用于评估向量之间的相似度。 **矩阵与向量的运算：** - **定义：**矩阵每一行与向量相乘再求和，得到新的向量结果。 - **应用场景：**在神经网络中计算层间信号传递的关键步骤之一。 **矩阵间的乘法操作：** - **定义：**涉及行列点积的复杂组合运算。 - **应用场景：**广泛应用于线性回归、神经网络等机器学习模型之中。 通过上述知识点的学习，读者不仅能掌握坚实的数学基础，还能更好地理解和应用深度学习技术。这本书提供了丰富的实例和详尽解释，为初学者构建了清晰的学习路径。
     
  • 实践中的深度学习（PyTorch）
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    《实践中的深度学习（PyTorch）》是一本专注于使用PyTorch框架进行深度学习应用开发的手册，内容涵盖了从基础概念到高级技巧的全面指导。 希望参考《动手学深度学习（Pytorch）》中的d2lzh_pytorch资源。
     
  • [深度学习]动手实践深度学习笔记-6
    优质
    本篇笔记是关于深度学习系列教程的第六部分，内容主要围绕着模型优化、正则化技术以及卷积神经网络的实际应用进行详细探讨和代码实现。 任务三——循环神经网络进阶6.1 长短期记忆（LSTM） 6.1.1 理论知识理解：理解LSTM网络 6.1.2 LSTM的从零开始实现 以下为代码： 导入相应的包 ```python import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys sys.path.append(..) import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) ```
     
  • 实践中的深度学习：过拟合、欠拟合与应对策略
    优质
    本文章探讨了在实际应用中遇到的深度学习模型过拟合和欠拟合问题，并提供了一系列有效的解决策略。读者将深入了解如何调整模型结构，优化训练参数以及采用数据增强方法来提高模型性能。 ### 过拟合与欠拟合及其解决方案 #### 一、过拟合和欠拟合的概念及解决方法 在深度学习领域，模型训练过程中常见的问题包括过拟合和欠拟合。本段落将深入探讨这两种现象以及相应的应对策略。 **1. 训练误差与泛化误差** - **训练误差**：指模型在训练数据集上的错误程度。 - **泛化误差**：指的是模型对未见过的数据（例如测试集）的预测准确性，通常通过验证集来估计和优化这个指标。为了选择最优模型结构，我们常用的方法是使用交叉验证技术。 **2. K折交叉验证** K折交叉验证是一种评估模型性能的技术，它将数据集划分为K个大小相等的部分（或称“折叠”）。每个部分轮流作为测试集而其余部分用于训练，在完成所有轮次后计算平均的训练误差和泛化误差来评价整个过程。 **3. 过拟合与欠拟合** - **过拟合**：当模型在训练数据上表现优异，但在新数据（如测试集）上的性能较差时即发生。这通常是因为选择了过于复杂的模型结构导致对特定样本的过度学习。 - **欠拟合**：指即使增加更多参数或层次也不能显著改善训练误差的情况，表明当前使用的模型可能不足以捕捉到输入中的所有相关特征。 针对过拟合问题，可以采用以下方法： - **权重衰减（Weight Decay）**: 在损失函数中加入正则项来限制模型的复杂度。 - **丢弃法（Dropout）**：在训练期间随机地忽略一部分神经元以防止网络对某些特定样本特征产生依赖。 通过这些策略，可以有效地提高深度学习模型的学习效率和泛化能力。