摘要本文旨在研究数据扩充的有效性。它将通过使用传统数据扩充技术(比如裁剪、旋转)或者现代意义上讲的GAN(CycleGAN)。导言在这一部分，作者指出神...

“梯度下降不会让你成为机器学习的专家”可能您遇到的大多数的简单线性回归和神经网络的文章都会谈论到梯度下降。在本文中，我将向您介绍一种技术，即粒子群优化（PSO）算法。毫无疑问，梯度下降是一...

深度学习是机器学习中出现的最新趋势，但究竟是什么？如何学习到更多？考虑到这一点，这里有8本关于深度学习的免费书籍推荐。深度学习是组成机器学习更广泛主题的重要组成部分。它还是比较新的，它的受欢...

作者：Gilbert Tanner深度学习可用于做许多有趣的事情，但人们通常可能会觉得只有那些最聪明的工程师才能创建这样的应用程序。但事实并非如此。通过Keras和其他...

“梯度下降不会让你成为机器学习的专家”可能您遇到的大多数的简单线性回归和神经网络的文章都会谈论到梯度下降。在本文中，我将向您介绍一种技术，即粒子群优化（PSO）算法。毫无疑问，梯度下降是一...

自然语言处理（NLP）如今越来越流行，在深度学习开发的背景下变得尤为引人注目。在人工智能领域中，自然语言处理（NLP）从文本中理解和提取重要信息，并基于文本数据进行进一步的数据训练，其主要任务包括语音识别和生成、文本分析、情...

本文将重点介绍如何使用LSTM神经网络架构，使用Keras和Tensorflow提供时间序列预测，特别是在股票市场数据集上，以提供股票价格的动量指标。这个框架的代码可以在下面的GitHub repo中找到（它假设...