python深度學習讀書筆記 一

機器學習的要素

機器學習和深度學習的核心問題在於有意義的變換資料，換句話說在於學習輸入資料的有用表示

學習指的是尋找更好資料表示的自動搜尋過程

深度學習:學習資料表示的多級方法

1 深度學習的目標：尋找權重引數

2 深度學習的衡量標準 損失函式

3 深度學習的核心演算法 反向傳播演算法

#載入keras中的mnist資料集

(train_images,train_lables)

,(test_images,test_lables)

= mnist.load_data(

)

from keras import models

from keras import layers
#網路架構
network = models.sequential(
)network.add(layers.dense(
512,activation=
'relu'
,input_shape=(28
*28,)
))network.add(layers.dense(
10,activation=
'softmax'
))

#編譯

network.
compile
(optimizer=
'rmsprop'
,                loss=
'categorical_crossentropy'
,                metrics=
['accuracy'
])

#準備影象資料

train_images = train_images.reshape(
(60000,28
*28))
train_images = train_images.astype(
'float32')/
255test_images = test_images.reshape(
(10000,28
*28))
test_images = test_images.astype(
'float32')/
255

#準備標籤

from keras.utils import to_categorical
train_lables = to_categorical(train_lables)
test_lables = to_categorical(test_lables)

訓練過程中顯示兩個數字:乙個是網路在訓練資料上的損失(loss),乙個是網路在訓練資料上的精度(acc)

# 訓練過程

network.fit(train_images,train_lables,epochs=
5,batch_size=
128)
print
("***************===="
)# 測試過程
test_loss,test_acc =network.evaluate(test_images,test_lables)
print
("test_acc"
,test_acc)

《Python深度學習》讀書筆記（二）

整個深度學習問題可以分為兩類 化繁為簡 給出一堆資料，含有輸入和標籤，讓機器自己去學習到乙個規則，其中包含分類 回歸兩大問題。化簡為繁 如現在給機器一些，讓機器自己學習然後生成一些或者文字，比如訓練集給的是人類平時的對話，讓機器能夠學習生成一些文字或影象等。如 gnn等 首先看一下keras官方提供...

深度學習讀書筆記（1）

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Python深度學習讀書筆記（二）（機器學習基礎）

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