GANs为何引爆机器学习?这篇基于TensorFlow的实例教程为你解惑!

「机器人圈导览」：生成对抗网络无疑是机器学习领域近三年来最火爆的研究领域，相关论文层出不求，各种领域的应用层出不穷。那么，GAN到底如何实践？本文编译自Medium，该文作者以一朵玫瑰花为例，详细阐...

ResNet到底在解决一个什么问题呢?

ResNet从AlexNet开始，网络结构逐渐向越来越深的方向发展，大家直观地认为随着网络深度的增加，网络的特征拟合能力会越来越强，因此更深的模型理应取得更好的效果。但是人们发现随着网络深度的增加，模...

【Python机器学习系列】一文教你绘制机器学习模型决策曲线

这是我的第300篇...

机器学习——生成模型（生成模型gan）

前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务，将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中，本节主要是无监督学习中的另一个任务——生成进行介绍。生成模型...

27个新手级Numpy操作（numpy视频教程）

本文介绍初学者应当掌握的27个numpy操作。1、将列表转换为ndarray使用np.array()将Python列表转换为Numpy数组：...

深度强化学习模型(DRL)在游戏上面的应用

#头条创作挑战赛#深度强化学习模型（DRL）是一种结合了深度学习和强化学习的方法。它通过使用深度神经网络作为函数逼近器，可以处理高维、非线性的状态空间，并且能够学习到环境中的长期奖励结构。...

支持向量机(SVM)说明及示例（支持向量机有哪些优缺点）

支持向量机（SVM）可以解决支持分类和回归问题，这两个问题的解决都是通过构造函数h来实现的，该函数将输入向量x与输出y进行匹配：y=h（x）优缺点优点：该算法可以基于内核对线性和非线性问题的极限...

【Python数据分析系列】全面梳理数组维度转化和堆叠操作(案例)

这是...

图像去噪的自动编码器（图像去噪算法代码）

引言...

5个有趣的Python脚本（python脚本例子）

Python可以玩的方向有很多，比如爬虫、预测分析、GUI、自动化、图像处理、可视化等等，可能只需要十几行代码就能实现酷炫的功能。...