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基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题!文末附源码!
【深度学习之美】一入侯门“深”似海,深度学习深几许(入门系列之一)
当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候,你可曾想,你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易,相处不易,不断磨合,打造你们的默契,最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样,输入各种不同的参数,进行训练拟合,最后输出拟合结果。 恋爱又不易,且学且珍惜!
适合入门的8个趣味机器学习项目
还在为找不到机器学习入门练手项目而感到无奈吗?本指南中,将给大家带来8个适合初学者学习的有趣的机器学习项目,简单易学,相信会增添大家学习机器学习的信心。
深度学习必备手册(上)
深度学习作为人工智能的前沿技术,虽然一方面推动者人工智能的发展;但是人类的终极目标是强人工智能,最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现,但是宗其所属,还是应该在深度学习发展的历史上前进。
机器学习在高德起点抓路中的应用实践 | 7月18号云栖夜读
今天的首篇文章,讲述了:高德地图作为中国领先的出行领域解决方案提供商,导航是其核心用户场景。路线规划作为导航的前提,是根据起点、终点以及路径策略设置,为用户量身定制出行方案。起点抓路,作为路线规划的初始必备环节,其准确率对于路线规划质量及用户体验至关重要。
【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)
说到BP(Back Propagation)算法,人们通常强调的是反向传播,其实它是一个双向算法:正向传播输入信号,反向传播误差信息。接下来,你将看到的,可能是史上最为通俗易懂的BP图文讲解,不信?来瞅瞅并吐吐槽呗!
解读Keras在ImageNet中的应用:详解5种主要的图像识别模型
自从2012年以来,CNN和其它深度学习技术就已经占据了图像识别的主流地位。本文以Keras为例,介绍了5种主要的图像识别模型,并通过实际案例进行详细介绍。
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