生成式深度学习 机器学习模型能够对图像、音乐和故事的统计潜在空间（latent space）进行学习，然后从这个空间中采样（sample），创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作 ...

本节讲卷积神经网络的可视化 可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活） 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换，也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 ...

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络，之前已 ...

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数 ...

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度)，宽度和高度两个维度的尺寸 ...

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络（recurrent neural network）和一维卷积神经网络（1D convnet） 与其他所有神经网络 ...