使用Python实现深度学习模型：神经架构搜索与自动机器学习
随着深度学习的发展，设计高效的神经网络架构变得越来越重要。神经架构搜索（NAS）和自动机器学习（AutoML）是两种自动化设计和优化神经网络的方法。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。 目录 引言神经架构搜索（NAS）概述自动机器学习（AutoML）概述实现...
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分（4）
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分（3）https://developer.aliyun.com/article/1427002请参考以下屏幕截图以获取最终结果：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MVohGG7Z-1681704851874)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-dl-zh/-/....
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分（2）
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分（1）https://developer.aliyun.com/article/1427000用于文本生成的 LSTM RNN在基于 LSTM 的文本生成器中，我们将序列长度增加到 160 个字符，因为它可以更好地处理长序列。 记住要用新的seq_length = 160 重新生成训练集X和Y。为了轻松地将该模型的表现与以前的原始模型进行比较，....
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分（1）
第 3 节：序列建模在本节中，我们将学习两个重要的 DL 模型以及这些模型的演化路径。 我们将通过一些示例探索它们的架构和各种工程最佳实践。本节将涵盖以下章节：“第 6 章”，“循环神经网络”六、循环神经网络在本章中，我们将解释最重要的深度学习模型之一，即循环神经网络（RNNs）。 我们将首先回顾什么是 RNN，以及为什么它们非常适合处理顺序数据。 在简要介绍了 RNN 模型的发展路径之后，我们....
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（5）
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（4）https://developer.aliyun.com/article/1426974现在，是时候添加全连接层了。 要添加全连接层，我们首先需要将来自上一层的输出展平。 您可以在 TensorFlow 中使用Flatten()函数，也可以重塑上一层的输出：with tf.name_scope('flatten') as scope: ...
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（4）
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（3）https://developer.aliyun.com/article/1426973使用以下代码将它们连接在一起：>>> ae = Model(inputs=input_layer, outputs=decoder) >>> print(ae.summary()) ___________________....
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（3）
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（2）https://developer.aliyun.com/article/1426972简单的方法仅为一个简单的 DFN 编写所有上述代码似乎很乏味。 因此，TensorFlow 具有高级模块，使我们可以更轻松地构建模型。 Keras 通过提供构建层的函数来处理主要的编码结构，使我们能够专注于模型架构。 让我们使用 Keras 构建一个小型 ....
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（2）
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（1）https://developer.aliyun.com/article/1426971通往 DFN 的进化之路沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）最早在 1943 年创建了人工神经网络模型。他们基于阈值逻辑建立了该模型。 通过对输入求和来计算阈值，根据阈值，输出为二进制，零或一。 19....
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分（1）
第 1 节：深度学习的元素在本节中，您将概述使用 Python 进行的深度学习，还将了解深度前馈网络，玻尔兹曼机和自编码器的架构。 我们还将练习基于 DFN 的示例以及玻尔兹曼机和自编码器的应用，以及基于带 Python 的 DL 框架/库的具体示例及其基准。本节包括以下章节：“第 1 章”，“深度学习入门”“第 2 章”，“深度前馈网络”“第 3 章”，“受限制的玻尔兹曼机和自编码器”一、深度....
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