吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：LSTM网络层详解及其应用

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吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：使用TensorFlow和Keras开发高级自然语言处理系统——LSTM网络原理以及使用LSTM实现人机问答系统

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：TensorFlow与神经网络的实现

import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,…

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：Bellman函数、贪心算法与增强性学习网络开发实践

!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collection…

吴裕雄--天生自然神经网络与深度学习实战Python+Keras+TensorFlow：RNN和CNN混合的鸡尾酒疗法提升网络运行效率

from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据,参数5表示每各个单词作为切割小段 model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu')) #参数3表示,上层传下来的数据中,从每3个数值中抽取最大值 model.add(layers.MaxPooling1D(3)) #添加一个有记忆性的GRU层,其原理与LSTM相同,运行速…