np.reshape 第3页

图像去噪的自动编码器（图像去噪算法代码）

引言...

5个有趣的Python脚本（python脚本例子）

Python可以玩的方向有很多，比如爬虫、预测分析、GUI、自动化、图像处理、可视化等等，可能只需要十几行代码就能实现酷炫的功能。...

双十一刚过你的手还好吗?这些Colab技巧帮你愉快薅谷歌羊毛

机器之心编辑部这篇文章教你如何使用GoogleColab，更好地利用免费资源。GoogleColab是一个免费的Jupyter环境，用户可以用它创建Jupyternotebook，在浏览器中编写和执行Python代码，以及其他基于Python的第三方工具和机器学习框架，如P...

【Python时序预测系列】一文搞明白时序数据输入到LSTM模型的格式

这是我的第276篇...

机器学习:自编码器概述及实验（自编码器的优点）

在今天的文章中，我想简单介绍一下一种名为自编码器的神经网络架构类型。这篇文章的目标是机器学习的初学者，他们希望对自编码器有一些基本的了解，以及为什么它们如此有用。上下文自编码器的结构是接受输入，将该输入转换为另一种表示形式，即输入的嵌入（embedding）。通过这种嵌入，它的目的是尽可能精确地重建...

python中shape和reshape的区别（python中reshape函数的用法）

shape是查看数据有多少行多少列reshape()是数组array中的方法，作用是将数据重新组织...

利用深度学习进行时间序列预测（用时间序列做预测）

介绍长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用，他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列。几个月前，我的一个朋友(数学家、统计学教授、非平稳时间序列专家)提出让我研究如何验证和改进重建恒星光照曲线的技术...

如何找到时序数据中线性的趋势（时序数据分析算法）

有时需要从时序数据中删除趋势，为下一步或数据清理过程的一部分做准备。如果您可以确定趋势，那么只需从数据中减去它，结果就是非趋势数据。如果趋势是线性的，你可以通过线性回归找到它。但如果趋势不是线性的呢?我们一会儿就会看到我们能做些什么。但是在此之前，我们先看看什么叫线性趋势线性趋势下面是带有趋势的时序...

【Python时序数据系列】基于GRU模型时序数据二分类(案例+源码)

这是我的第371篇...

怎样利用VGG实现手写数字识别?（手写数字识别技术）

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和2x2的池化核，通过不断加深网络来提升性能。VGG可以通过重复使用简单的基础块来构建深度模...