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18个挑战项目带你快速入门深度学习

发布时间:2019-10-12 15:12 所属栏目:[经验] 来源:实验楼
导读:AlphaGo 大战李世乭之后,深度学习技术便在国内变得异常火。吸引了大批的技术人员争相学习,那么到底如何才能更快速的入门深度学习呢? 下面给大家介绍的 18 个挑战项目,通过实践动手带你快速入门深度学习! 1.北京市住房价格预测 本挑战运用线性回归的相

AlphaGo 大战李世乭之后,深度学习技术便在国内变得异常火。吸引了大批的技术人员争相学习,那么到底如何才能更快速的入门深度学习呢?

下面给大家介绍的 18 个挑战项目,通过实践动手带你快速入门深度学习!

1.北京市住房价格预测

本挑战运用线性回归的相关知识,来预测北京市的住房价格。

18个挑战项目带你快速入门深度学习

该365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版集中共包含有 12 列。由于线性回归需要输入数值型365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版,所以我们选用的特征包括「公交,写字楼,医院,商场,地铁,学校,建造时间,楼层,面积」等 9 项,而「每平米价格」则是预测目标值。

2.梯度下降法实现与应用

梯度下降作为一种最优化方法,可以普遍用于参数问题的优化过程中。为了更好地体会这种方法的优点和了解其使用过程,本次挑战中将尝试使用梯度下降解决一些线性回归问题。

3.手写字符识别神经网络

本挑战结合 scikit-learn 提供的人工神经网络实现方法,完成手写字符识别。

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4.TensorFlow 加州房价预测

本挑战尝试用 TensorFlow 去实现一个线性回归。你可能会觉得线性回归非常基础,不过这里的目的主要是熟悉 TensorFlow 搭建模型的整个流程,以及诸如 Placeholder,Constant 等重要概念。

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5.TensorFlow 汽车评估分类

本挑战使用 TensorFlow 构建一个合理的全连接人工神经网络,完成汽车安全性评估分类任务。

需要使用 TensorFlow 函数及方法完成网络的构建,训练,预测及评估。自行选择365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版处理方式,神经网络结构,损失函数,优化方法等。365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版预处理等非主要代码允许少量使用其他类库提供的函数及操作。

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6.TensorFlow 时尚物品分类

本挑战将由你独立完成一个开放性的分类预测练习,你需要使用 Fashion-MNIST 时尚物品365棋牌官方网版_www.365棋牌游戏下载_365棋牌2018新版集,并通过 TensorFlow Keras 来构建一个合理的 DNN 网络。

18个挑战项目带你快速入门深度学习

结果输出:

  1. Train?on?60000?samples,?validate?on?10000?samples?
  2. Epoch?1/5?
  3. 60000/60000?[==============================]?-?loss:?0.3098?-?acc:?0.8856?-?val_loss:?0.3455?-?val_acc:?0.8776?
  4. Epoch?2/5?
  5. 60000/60000?[==============================]?-?loss:?0.2981?-?acc:?0.8891?-?val_loss:?0.3352?-?val_acc:?0.8784?
  6. Epoch?3/5?
  7. 60000/60000?[==============================]?-?loss:?0.2885?-?acc:?0.8914?-?val_loss:?0.3346?-?val_acc:?0.8741?
  8. Epoch?4/5?
  9. 60000/60000?[==============================]?-?loss:?0.2802?-?acc:?0.8942?-?val_loss:?0.3349?-?val_acc:?0.8808?
  10. Epoch?5/5?
  11. 60000/60000?[==============================]?-?loss:?0.2738?-?acc:?0.8982?-?val_loss:?0.3197?-?val_acc:?0.8851?

7.PyTorch 实现线性回归

本次挑战中,需要你使用 PyTorch 实现再熟悉不过的线性回归。线性回归固然简单,但挑战的目的在于熟悉对 PyTorch 的使用。

18个挑战项目带你快速入门深度学习

结果输出:

  1. Iteration?[?10/100],?Loss:?0.791?
  2. Iteration?[?20/100],?Loss:?0.784?
  3. Iteration?[?30/100],?Loss:?0.778?
  4. Iteration?[?40/100],?Loss:?0.772?
  5. Iteration?[?50/100],?Loss:?0.767?
  6. Iteration?[?60/100],?Loss:?0.762?
  7. Iteration?[?70/100],?Loss:?0.757?
  8. Iteration?[?80/100],?Loss:?0.753?
  9. Iteration?[?90/100],?Loss:?0.749?
  10. Iteration?[100/100],?Loss:?0.745?

8.构建 LeNet5

本次挑战将使用 TensorFlow Estimator 高阶 API 来重构 LeNet-5 并完成训练。

18个挑战项目带你快速入门深度学习

9.迁移学习完成动物分类

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