AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN
一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。我们把这些系统成为动态系统。我们最后要讲的语音识别就是使用RNN来建模一个动态系统的典型的例子。1.1 反馈连接 1.1.1 前馈网络 我们前面所学的CNN、MLP等，都是像上面一样有一个输入输出层，中间有n个隐含层。这个网络训练好以后，它的信息的流向是从输入层到输....
DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程
输出结果设计思路核心代码 from keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateaunclass = len(characters) + 1 model, basemodel = get_model_train(height=imgH, nclass=nclass) import osif os....
DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—预测过程
输出结果1、五张图片进行测试，并输出测试结果输出结果分别为设计思路核心代码 def ocr_predict(im): im = im.convert('L') 。 scale = im.size[1]*1.0 / 32 w =....
DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
MXNet 常见使用方法1、关于GPU、CPU运算1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。gpu_device=mx.gpu() # Change this to mx.cpu() in a....
DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略
神经网络所有模型的简介及其总结 FF【前馈神经网络】和 RNN【循环神经网络】是相对的概念。backpropagation是一类训练方法。神经网络所有模型的简介(概览)DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NETWORK ZOO》的中文解释和感悟(一)DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NET....
DL之RNN：基于TF利用RNN实现简单的序列数据类型(DIY序列数据集)的二分类(线性序列&随机序列)
序列数据类型&输出结果1、test01：training_iters = 1000000(32, 20, 1)[[0.336], [0.337], [0.338], [0.339], [0.34], [0.341], [0.342], [0.343], [0.344], [0.345], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [....
DL之RNN：人工智能为你写歌词(林夕写给陈奕迅)——基于TF利用RNN算法实现【机器为你作词】、训练&测试过程全记录
输出结果1、test01你的背包一个人过我 谁不属了不甘心 不能回头我的背包载管这个谁让我们是要不可但求跟你过一生你把我灌醉即使嘴角从来未爱我煽到你脖子谁能凭我的比我无赏其实我的一切麻痹 我听过不能够大到爱人没有用你想去哪里如果美好不变可以我会珍惜我最爱我想将鼓励爱你的为何爱你不到你我会加油工作争取享受和拼搏三餐加一宿光档也许会寂寞你想将双手的温暖附托是你不知但无守没抱过不影响你不敢哭其实没有火....
DL之RNN：人工智能为你写周董歌词——基于TF利用RNN算法实现【机器为你作词】、训练&测试过程全记录
输出结果1、test01夕海而我在等待之光在月前被画面而我心碎 你的个世纪你的时间我在赶过去我的不是你不会感觉妈妈我说不要不要说 我会爱你我不要你不会我不能不会别人这样的人们我们不要我会不要再见你的时光机这些爱 不要会会爱你你也能再不要承诺我只要这种种多简单你的我的大人 我不会别以我的感觉不好我走你说你已经不能够继续你说你爱我你不会再想你不会怕你 我会不要我我不想再有一口我要想你我不要再人包容 ....
DL之RNN：人工智能为你写代码——基于TF利用RNN算法实现生成编程语言代码(C++语言)、训练&测试过程全记录（二）
训练&测试过程全记录1、训练过程2018-10-13 18:47:32.811423: step: 10/20000... loss: 3.7245... 0.4903 sec/batchstep: 20/20000... loss: 3.6450... 0.4442 sec/batchstep: 30/20000... los....
DL之RNN：人工智能为你写代码——基于TF利用RNN算法实现生成编程语言代码(C++语言)、训练&测试过程全记录
输出结果1、test01,&&curses = 0; if (tsk->state_perf_event_set && id_state_init == 1) return 0; &a...
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