深度学习入门：循环神经网络------RNN概述，词嵌入层，循环网络层及案例实践！（万字详解！）
RNN 概述 1.1 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Nearal Networks, RNN)是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。它通过引入循环连接，使得网络能够捕捉序列中的时间依赖性和上下文信息。 在RNN中，每个时间步的隐藏层不仅接收当前输入，还接收来自上一时间步隐藏层的输出，这种机制允许网络“记忆”过去的信息，从而有效处理...
深度学习入门案例：运用神经网络实现价格分类
前言 踏入深度学习的奇妙世界，就像开启了一场探索未知的旅程。今天，我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅——价格分类。想象一下，通过神奇的神经网络，我们能够教会电脑理解并预测商品的价格区间，是不是既实用又令人兴奋呢？别担心复杂的数学公式，让我们以轻松愉悦的心态，一步步揭开深度学习的神秘面纱，从价格分类这个小案例开始，共同见证智能的力量吧！ 案例背景 小明创办了一家...
【深度学习入门案例】动物种类识别
一、定义待预测数据数据集：代码：# 待预测图片 test_img_path = ['./img/img.png', './img/img_1.png','./img/img_2.png','./img/img_3.png','./img/img_4.png'] import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # 展....
【深度学习入门案例】三十行代码实现抠图及图片合成
文章目录一义待抠图 图片二载预训练模型三.片合成四.完整源码一义待抠图 图片图片和py文件统计目录：代码为：#待预测图片 test_img_path = ["./test.jpg"] import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread(test_img_path[0]) # 展示待....
【深度学习入门案例】二十行代码实现批量人脸检测
文章目录一.前言二.定义数据三.加载预训练模型四、预测五.完整源码一.前言利用Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB模型完成人脸检测。该模型是针对边缘计算设备或低算力设备(如用ARM推理)设计的实时超轻量级通用人脸检测模型，可以在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理。二.定义数据# 待预测图片 test_img_path = [".....
【深度学习入门案例】LAC词法分析
文章目录一、准备数据二、读取数据三、加载预训练模型四、预测五.完整源码一、准备数据创建ci.txt文档：二、读取数据#读取数据 with open("ci.txt", 'r') as f: test_text = [] for line in f: test_text.append(line.strip()) print(test_text)返回：三、加载预训练模...
【深度学习入门案例】Senta情感分析
文章目录一.前言二.数据准备三.数据读取四.加载预训练模型测试五.完整源码一.前言情感倾向分析（Sentiment Classification，简称Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。二.数据准备创建test.text文档三.数据读取''' 用户想要利用Se....
【深度学习入门案例】波士顿房价预测（下）
保存模型将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中（通过参数指定保存的文件名 LR_model），以备预测或校验的程序调用。代码为：# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams') print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdpara....
【深度学习入门案例】波士顿房价预测（上）
人工智能，机器学习，深度学习做个简单介绍：三者的关系如 图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。深度学习设计框架：环境查看import paddle import numpy as np import os import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seabo....
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