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RSS订阅原创 基于tensorflow2实现的用于文本分类的RNN(LSTM)模型
这里简单记录一下、我学习NLP原理之后，对其用RNN模型进行一个简单的实现。RNN模型基本结构：1.导入训练数据库 ， 得到其词语-id的映射表，然后将其转化为id-词语的映射表。2.基于词频进行统计，构建语料表 ，并将在训练集中出现频率多的词语进行统计，构建新的词语-id的映射表。3.根据预训练好的词向量库，根据上一步得到的词语-id的映射表构建 id-向量 的映射表。4. 构建数据生成器，并对数据进行统一化（长的截断，短的补充）5. 构建RNN模型，类似于CNN模型6. 设置损失函数，优
2021-09-27 20:51:56
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原创 基于tensorflow2实现的变分自编码器（VAE)
这里简单记录一下、我学习VAE原理之后，对VAE进行一个简单的实现。VAE主要包括三部分：1.编码器 ----> 均值，方差（图像特征）2.均值，方差（图像特征）—> 新的特征向量（符合一定分布）3.新的特征向量 —> 解码器 —> 新的图像这里直接贴上我关于VAE实现的代码：import osimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")import tensorflow as tfimport numpy
2021-09-17 21:23:55
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原创 基于tensorflow2 实现的简单GAN 实例
基于tensorflow2 实现的简单GAN 实例这里直接展示我自己编写的GAN代码关于GAN的原理介绍这里就不多讲了~~import osimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")import tensorflow as tfimport numpy as npimport pandas as pdimport globfrom tensorflow import kerasimport matplotlib as mplimp
2021-09-15 20:48:00
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原创 NLP NLU NLG 简介
NLP NLU NLG 简介NLP1.含义：机器语言和人类语言之间进行沟通的“翻译官”，目的是为了实现人机交流。2.组成：3.典型应用：NLU1.含义：计算机能够理解自然语言文本的意义2.难点：（1）语言的多样性：语言组成没有规律，组合方式多样灵活（2）语言的歧义性：一词多义（3）语言中的噪声：存在多字、少字、错字、噪音等问题（4）语言的知识依赖：依赖于先天经验和知识（5）语言的上下⽂：不同上下文，语义各不同3.层次结构：（1）语音分析：要根据音位规则，从语音流中区分出一个个
2021-04-08 10:38:03
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原创 图像去模糊算法研究调研
传统的图像去模糊算法研究针对图像去模糊处理的研究，可以追溯到上世纪五六十年代，在传统上来说，一般都是采用数字图像处理领域中的方法。而根据模糊核是否已知，图像去模糊算法可以分为两类：非盲去模糊算法(Non-blind Deblurring)和盲去模糊算法(Blind Deblurring )。而在非盲去模糊算法中最早出现的是逆滤波，或者叫做直接去卷积，该方法主要是在忽略噪声影响的前提下，直接采用反...
2020-03-27 16:40:47
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原创 Ubuntu18.04中安装caffe，并对MNIST数据集进行训练
这里记录一下我自己安装配置caffe的曲折经历。安装依赖库：首先打开Ubuntu系统，切换到root权限下,执行以下命令：apt-get install libprotobuf-dev apt-get install libleveldb-dev apt-get install libsnappy-dev apt-get install libopencv-dev ...
2020-03-27 16:31:48
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军人体能五项计算系统.rar
2024-01-18
空空如也
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