深度置信网络 深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。 预训练在反向传播之前做完，这样可以使错误率离最优的解不是那么远，也就是我们在最优解的附近。再通过反向传播慢慢地降低错误率。...构建RBM层 RBM的细节参考【https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/115795086】 为了在Tensorflow中应用DBN...在这个例子中，我们使用了3个RBM，一个的隐藏层单元个数为500， 第二个RBM的隐藏层个数为200，最后一个为50. 我们想要生成训练数据的深层次表示形式。...5.训练RBM 我们将使用***rbm.train()***开始预训练步骤, 单独训练堆中的每一个RBM，并将当前RBM的输出作为下一个RBM的输入。...特别地，我们使用这个浅层神经网络的最后一层的输出对数字分类。 6. 神经网络 下面的类使用了上面预训练好的RBMs实现神经网络。
使用TensorFlow 2.0的“layers”和“model”API构建一个简单的神经网络来对MNIST数字数据集进行分类。 简单神经网络(低级)。...一个原始的简单神经网络实现来对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络。使用TensorFlow 2.0的“layers”和“model”API构建卷积神经网络对MNIST数字数据集进行分类。...原始卷积神经网络的实现来对MNIST数字数据集进行分类。 递归神经网络(LSTM)。...使用TensorFlow 2.0“layers”和“model”API，构建递归神经网络(LSTM)对MNIST数字数据集进行分类。 双向递归神经网络(LSTM)。...使用TensorFlow 2.0“layers”和“model”API，构建双向递归神经网络(LSTM)对MNIST数字数据集进行分类。 动态递归神经网络(LSTM)。
构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。Raw TensorFlow实现。...使用TensorFlow'layers'和'estimator'API构建卷积神经网络，对MNIST数字数据集进行分类。 递归神经网络（LSTM）(包含notebook和py源代码)。...构建递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。 双向LSTM(包含notebook和py源代码)。构建双向递归神经网络（LSTM）以对MNIST数字数据集进行分类。...引入TensorFlow数据集API以优化输入数据管道。 7、多GPU 多GPU的基本操作(包含notebook和py源代码)。在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。...递归神经网络 双向递归神经网络 语言模型（RNN-LM） 3、高级 生成性对抗网络 变分自动编码器 神经风格转移 图像字幕（CNN-RNN） 4、工具 PyTorch中的TensorBoard
没有退出条件的递归调用，就是无限调用 递归调用的深度不宜过深 Python对递归调用的深度做了限制，以保护解析器 超过递归深度限制，抛出RecursionError...:maxinum recursion depth exceeded超出最大深度、 sys.getrecursionlimit()查看最大深度 边界值:不是终止递归的返回值，而是作为递归运算最后一次运算的时调用的值...当触发边界时，也就意味调用边界值进入递归运算中，计算出结果弹出， 从而中断递归。...为了获取斐波那契数列需要外面在套一个n次的循环，效率就更低了 3.递归还有深度限制，如果递归复杂，函数反复压栈，栈内存很快就溢出了 1.间接递归，是通过别的函数调用了函数自身 2.但是，如果构成了循环递归调用时非常危险的...要用代码规范来避免这种递归调用的发生 总结: 递归是一种很自然的表达，符合逻辑思维 递归相对运行效率低，每一次调用函数都要开辟栈帧 递归有深度限制，如果递归层次太深，函数反复压栈，栈内存很快就溢出了
# break # return # exit() # 控制变量 ... 8、函数递归 函数内部调用函数本身 函数有明确的递归跳出条件 不超出最大调用深度 # 函数递归的三个必备条件 ''' 1/函数体内部...,调用函数本身 2/递归够明确的跳出条件 3/不能超出最大调用深度 ''' # 需求: ''' func(1) = 1 func(2) = 1 + 2 = func(1) + 2 func(3) =...def func(n): if n == 1: return 1 return func(n-1) + n print(func(999)) # Python中默认的最大调用深度...,是1000 也就是在Python中函数最多嵌套1000层 # 最大调用深度是为了保证系统性能的,否则无限递归下去,一会内存就满了 # 最大调用深度可以调整,可以调整到非常大的数字只要系统性能跟得上 #...= 1 else 1 # RecursionError: maximum recursion depth exceeded # 超出最大调用深度,没有明确的递归跳出条件 print(func1(100)
2.播放列表：Sentdex的TensorFlow教程（114 K视图） - 4.5小时 这个由Sentdex制作的14个视频的播放列表是对Python中的深度学习最系统、最彻底解释，而且简洁而又易于理解的教程...包括用MNIST数据集的递归神经网络和卷积神经网络在TensorFlow上的实现。...观看此视频可以了解TensorFlow的代码。 4.概述：如何轻松预测股价（210 K观点） - 9分钟 在这个视频中，Siraj Raval使用了一种称为LSTM网络的特殊类型的递归神经网络。...展示了如何训练你的第一个深度神经网络，用于对来自MNIST数据集的数字进行分类。...它包括卷积神经网络，Theano和Keras中的递归神经网络，神经网络以及在手写识别（MNIST）数据集上的scikit-learn库中的反向传播的解释。 。
前馈神经网络多处理因果关系的预测；递归神经网络多处理时间序列的预测，网络中的环状结构，可以使其在t时刻的输出状态不仅与t时刻的输入有关，还与t-1时刻的网络状态有关。 ? 双隐层前馈神经网络 ?...典型的卷积神经网络结构 基于TensorFlow实现CNN 目前主流的深度学习框架包括：Theano、Caffe、TensorFlow、Pytorch、Keras。...本文将基于TensorFlow实现Mnist手写数据集的识别和预测。...在TensorFlow中，张量可以分为：常量，变量，占位符。...手写数字8的图像 下面是代码部分，使用tensorflow框架搭建神经网络某种程度上可以理解为搭积木~ 第一步：导入相应包和数据 import tensorflow as tf # 导入MNIST 数据
例如调用一个名为a的函数，函数a的执行体中又调用了函数b，函数b的执行体中又调用了函数c，那么最先入栈的函数是a，最先出栈的函数是c。...通常，内存中的栈空间很小，因此递归调用的次数如果太多，会导致栈溢出（stack overflow），所以递归调用一定要确保能够快速收敛。...我们可以尝试执行fac(5000)，看看是不是会提示RecursionError错误，错误消息为：maximum recursion depth exceeded in comparison（超出最大递归深度...我们使用的Python官方解释器，默认将函数调用的栈结构最大深度设置为1000层。如果超出这个深度，就会发生上面说的RecursionError。...当然，我们可以使用sys模块的setrecursionlimit函数来改变递归调用的最大深度，例如：sys.setrecursionlimit(10000)，这样就可以让上面的fac(5000)顺利执行出结果
在ImageNet竞赛中，AlexNet模型通过深度卷积神经网络结构，成功地将分类错误率从之前的26%降低到15%，这一成果震撼了整个计算机视觉领域，也标志着深度学习技术的崛起。...例如，在人脸识别任务中，深度学习模型可以从输入的图像中自动提取出眼睛、鼻子、嘴巴等人脸的关键特征，基于这些特征进行人脸的分类和识别。这种特征表示方法使得深度学习在处理高维、非线性数据时具有显著优势。...3.深度学习的分支深度学习包含多个重要分支，其中最具代表性的包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）等。...其卷积层能够提取图像中的局部特征，如边缘、纹理等；池化层则对特征图进行下采样，减少特征维度；全连接层则将卷积和池化后的特征输入到分类器中，进行分类。...3.2 递归神经网络（RNN）RNN主要用于处理序列数据。RNN的隐藏层状态可以在时间上进行递归，从而捕捉序列中的长距离依赖关系。这使得RNN在语音识别、自然语言处理等领域具有广泛应用。
1.2 人工智能的分类 1.2.1 弱人工智能 定义：弱人工智能（Narrow AI）指的是专注于特定任务的AI系统，这些系统没有通用智能，无法超出其设计范围执行任务。...实例：深度学习中的大规模神经网络训练通常需要数天甚至数周的时间，并需要使用数百个GPU并行处理。 2....实例：使用Keras构建一个简单的CNN模型进行CIFAR-10图像分类，代码示例如下： 池化操作：通过最大池化或平均池化缩减特征图的尺寸，减少计算复杂度。...（RNN） 3.3.1 定义与结构 递归神经网络（RNN） 是一种用于处理序列数据的神经网络模型，它在输入序列中的每一个元素上都施加相同的操作，并将先前的计算结果作为下一次计算的输入。...AI模型可能因训练数据中的偏见而做出不公平的决策。 实例：银行贷款审批系统中的种族偏见问题。 讨论：AI决策过程的黑箱问题使得结果难以解释，尤其是在深度学习模型中。
在这篇文章中我们使用简单的softmax回归算法来训练一个手写数字识别模型，并测试其正确率，在后续的文章中，我们将采用深度学习、卷积神经网络等算法一步步改进我们的算法，逐步提高手写数字的识别率。...在本系列文章中，你将学习到： 经典机器学习算法、深度神经网络、卷积神经网络在手写识别系统中的应用。...Tensorflow的编程技巧，包括Tensorflow编程的基本流程、如何使用Tensorflow内建的函数快速实现softmax回归、深度神经网络、卷积神经网络等算法。..., y_: mnist.test.labels})) 使用Softmax递归算法对MNIST数据进行分类识别，在测试集上平均准确率在92%左右。...这是一个比较不错的结果，但还谈不上实用的程度。在后续的文章中，我们将采用深度网络、卷积神经网络来提升手写数字识别准确度。 参考 TensorFlow实战，黄文坚、唐源著，电子工业出版社。
RecursionError， # 它是RuntimeError的一个特定子类，用于指示递归深度过大。...# 递归错误通常包含一个关于“超过最大递归深度”的消息。 # 由于递归深度限制是解释器的一个配置参数，因此具体的递归次数可能因Python版本和配置而异。...# 预期的运行结果（取决于Python解释器的递归深度限制）： # 递归深度的打印输出，直到达到限制。...recursion depth exceeded in comparison” 重要说明： 在上面的代码中，我提到了 RecursionError，它是 RuntimeError 的一个子类，专门用于指示递归深度过大...从 Python 3.5 开始，当递归深度超过解释器的限制时，通常会抛出 RecursionError 而不是 RuntimeError。
RecursionError: maximum recursion depth exceeded #超过最大递归深度 这类递归被称为无穷递归(infinite recursion),理论上永远都不会结束...理论上，所有递归函数都可以写成循环的方式，不过循环的逻辑不如递归清晰。 使用递归函数需要注意仿制栈溢出，在计算机中，函数调用通过栈（stack）这种数据结构实现的。...异常提示超过最大递归深度。...首先我们可以通过修改最大递归深度来增加递归深度。通过sys模块的setrecursionlimit()方法来修改。...import sys sys.setrecursionlimit(2000)#这样就可以增加最大递归深度 但是这样也治标不治本，如果递归次数太多，那就说明这个问题就不适合用递归来解决。
对象类型 分类 是否可变 数字 数值 否 字符串 序列 否 元组 序列 否 列表 序列 是 集合 集合 是 字典 映射 是 在使用的时候，需要我们注意的是python中的一切变量都是引用赋值的，除非你显示进行复制操作...集合只能包含不可变类型的对象 因为Python中的复合对象类型可以嵌套任意的对象类型，因此它们几乎可以表示任意的复杂数据。 嵌套对象在内部实际上被表示为指向不同内存区域的指针。...深拷贝是极少出现的情况，如果你需要使用深拷贝，必须要慎重考虑。 比较 比较也是非常重要的一部分内容。因为对于不同分类而言，比较的方式是不同的。...拷贝过程中，如果字典里已经存储了将要拷贝的对象，则会从字典直接返回。...，会无限的递归与b比较，从而造成RecursionError异常，因为最大递归深度有一定的限制。
项目地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models Jupyter笔记本中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧的集合。...VGG-19 [PyTorch] ResNet ResNet and Residual Blocks [PyTorch] ResNet-18 Digit Classifier Trained on MNIST...1] 自编码器 完全连接的自编码器 Autoencoder [TensorFlow 1] [PyTorch] 卷积自编码器 Convolutional Autoencoder with Deconvolutions...[TensorFlow 1] [PyTorch] Convolutional GAN on MNIST [TensorFlow 1] [PyTorch] Convolutional GAN on MNIST...with Label Smoothing [PyTorch] 递归神经网络（RNN） 多对一：情感分析/分类 A simple single-layer RNN (IMDB) [PyTorch] A
神经网络 感知机 解决分类问题 http://playground.tensorflow.org ?...种类: 基础神经网络:单层感受器,线性神经网络,BP神经网络,Hopfield神经网络 进阶神经网络:玻尔兹曼机,受限玻尔兹曼机,递归神经网络 深度神经网络:深度置信网络,卷积神将网络,循环神将网络...组成 结构(Architecture):神经网络中的权重,神经元等等 激活函数(Activity Rule) 学习规则(Learning Rule)学习规则指定了网络中的权重如何随着时间的推移而调整...)) 准确率 简单实例深度神经网络 def simplePictureRecoginze(): from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...60000 行 10 列 # mnist.train.next_batch(50) 返回两个二维数组，50张图片，50张图片标签对应的ont_hot编码 import tensorflow
最常见的形式是池化层使用尺寸2x2的滤波器，以步长为2来对每个深度切片进行降采样，将其中75%的激活信息都丢掉。每个Max操作是从4个数字中取最大值（也就是在深度切片中某个2x2的区域）。...AlexNet在2012年的ImageNet ILSVRC 竞赛中夺冠，性能远远超出第二名（16%的top5错误率，第二名是26%的top5错误率）。...并使用softmax分类器 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist...这里初次尝试使用深度学习的方法来分类，使用的框架是Caffe。 3.1 设计特征 首先是准备训练数据，我们需要根据业务场景设计需要分类的特征。...需要人肉筛选其中不包含技能键的噪声图片，并将其放入0文件夹中。0文件夹作为背景分类，对应于无法识别英雄的分类。 [图片] 这里每个分类大概包含1000-2000张图片。
今儿准备和大家一起实现一个开源且重要的项目：MNIST数字分类机器学习。 大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。...这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。...每个图像都与一个0到9的数字标签相关联，表示图像中包含的手写数字。 这个数据集是一个非常适合用于图像分类任务的基准数据集。...涉及的算法 手写数字识别是一个典型的图像分类任务，常用于演示和教学机器学习和深度学习的基本概念。...虽然它不如 CNN 专门化，但对于 MNIST 这种相对简单的图像数据集而言，MLP 通常可以达到相当不错的效果。 支持向量机 (SVM)：在深度学习兴起之前，SVM 是图像分类任务中的常用方法。
Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。...这在本文后面的例子中可以看到。 3. TensorFlow机器学习入门 3.1. 导入数据 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，常常被用作机器学习的入门样例。...构建LeNet-5网络 对卷积神经网络有了基本了解后，我们现在开始使用这种网络来处理MNIST数字识别问题。这里参照最经典的LeNet-5模型，介绍如何使用TensorFlow进行深度学习。...LeNet-5的结构如下图所示。可以看出，LeNet-5中包含两次的卷积和降采样，再经过两次全连接并使用Softmax分类作为输出。 模型第一层是卷积层。...总结 在本文中，我们介绍了TensorFlow的基本用法，并以MNIST数据为例，基于Softmax模型和卷积神经网络分别讲解如何使用TensorFlow进行机器学习和深度学习。
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