生成对抗网络(GAN)简介:了解生成式深度学习
发布时间: 2023-12-21 05:48:41 阅读量: 10 订阅数: 20
# 第一章:深度学习简介
## 1.1 什么是深度学习?
深度学习是机器学习的一个分支,通过模拟人脑的神经网络结构,使用多层非线性处理单元对数据进行建模。其核心是通过建立多层次的神经网络模型,从大规模数据中学习特征表示,并基于学习到的特征进行决策或预测。深度学习的主要特点包括端到端学习、特征自动提取、逐层抽象表达等。
```python
# Python示例代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 创建一个简单的深度学习模型
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
```
该示例中,我们使用了TensorFlow和Keras构建了一个简单的深度学习模型。
## 1.2 深度学习在人工智能领域的应用
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。其中,深度学习在图像识别、目标检测、图像生成等方面取得了显著成就,同时在机器翻译、情感分析、语音合成等任务上也取得了重大突破。
```java
// Java示例代码
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator;
// 创建一个多层神经网络进行手写数字识别
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork.Builder()
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
.list()
.layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250)
.activation("relu").weightInit(WeightInit.XAVIER).build())
.layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
.activation("softmax").weightInit(WeightInit.XAVIER).nIn(250).nOut(10).build())
.build();
```
以上是使用deeplearning4j库构建手写数字识别的
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