标签:人工智能

Python

【待更新】第十七章 用生成语言模型的内容创作

【待更新】第十七章 用生成语言模型的内容创作
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第十七章。用于文本生成的LSTM数据预处理为文本生成定义LSTM模型训练该模型推断和结果使用深度(多层)LSTM生成歌词数据预处理训练该模型训练深度TensorFlow LSTM模型推断输出使用多层LSTM生成音乐预处理数据定义模型和训练生成音乐总结……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 3353浏览 0评论1个赞

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【待更新】第十四章 加强聊天机器人的情感智能缺陷

【待更新】第十四章 加强聊天机器人的情感智能缺陷
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第十四章。技术准备创建一个思维如何阅读本章性能分析场景受限玻尔兹曼机可见和隐藏元件间的连接能量模型(EBM)Gibbs随机采样运行迭代(epoch)和分析结果情感分析解析数据集概念展示学习元模型图像性能分析数据扩张的RNNRNN和LSTMRNN, LSTM和消失中的梯度数据扩张预测……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 2976浏览 0评论0个赞

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【待更新】第十二章 使用 AI优化区块链

【待更新】第十二章 使用 AI优化区块链
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第十二章。技术准备区块链技术背景比特币挖矿使用加密货币使用区块链在A-F网络中使用区块链创建区块探索区块在区块链过程中使用朴素贝叶斯朴素贝叶斯示例区块链预测新奇(novelty)目标第一步 数据集第二步 频率第三步 相似度第四步 朴素贝叶斯方程实施高斯朴素贝叶斯Python 程……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 2466浏览 0评论0个赞

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【待更新】第十一章 概念表示学习

【待更新】第十一章 概念表示学习
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第十一章。技术准备通过迁移学习生成收益迁移学习的动机归纳思维归纳抽象AI需要解决的问题Γ缺口概念在训练后加载Keras模型加载模型来优化训练加载模型来使用使用迁移学习来产生收益或停止项目定义策略应用模型通过对另一个问题使用它来让模型取得收益迁移学习结束和域学习开始的地方域学习(Dom……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 2605浏览 0评论0个赞

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【待更新】第十章 将仿生学应用到人工智能中

【待更新】第十章 将仿生学应用到人工智能中
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第十章。技术准备人类仿生学TensorFlow,一个开源机器学习框架深度学习表现我们的大脑还是心灵?一个我们内心的TensorBoard表现输入数据第一层 – 管理网络的输入权重、偏置量和预激活通过预激活过程展示激活函数的细节第一层的激活函数Dropout和第二层第二层通过准确……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 2715浏览 0评论0个赞

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【待更新】第九章 让你的神经元投入使用

【待更新】第九章 让你的神经元投入使用
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第九章。技术准备定义卷积神经网络定义CNN初始化CNN添加一个二维卷积内核直觉方法开发人员的方法数学方法形状ReLu(线性整流函数)Pooling下一个卷积和池化层平铺(Flattening)稠密层稠密激活函数训练CNN模型目标编译模型损失函数平方损失函数二元交叉熵Ad……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 2578浏览 0评论0个赞

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【待更新】第八章 为一些公司设计的变革以及小型到大型公司的颠覆式创新

【待更新】第八章 为一些公司设计的变革以及小型到大型公司的颠覆式创新
本文为Python之 AI人工智能初学者指南第八章。技术准备AI是颠覆性的吗?AI中的那些新知识和旧知识AI 基于的数学理论不是新知识神经网络不是新知识云服务器算力、数据容量和21世纪初的网络共享开始让 AI 变得有颠覆性公共意思对AI的颠覆性做出了贡献发明 vs. 创新革命性 vs. 颠覆性方案从哪里开始?通过谷歌翻译发现一个机遇的世……继续阅读 »

Alan 5年前 (2019-05-03) 2483浏览 0评论0个赞