ExploringanadvancedstateoftheartdeeplearningmodelsanditsapplicationsusingPopularpythonlibrarieslikeKeras,Tensorflow,andPytorchKeyFeatures•AstrongfoundationonneuralnetworksanddeeplearningwithPythonlibraries.•ExploreadvanceddeeplearningtechniquesandtheirapplicationsacrosscomputervisionandNLP.•Learnhowacomputercannavigateincomplexenvironmentswithreinforcementlearning.BookDescriptionWiththesurgeofArtificialIntelligenceineachandeveryapplicationcateringtobothbusinessandconsumerneeds,DeepLearningbecomestheprimeneedoftodayandfuturemarketdemands.Thisbookexploresdeeplearningandbuildsastrongdeeplearningmindsetinordertoputthemintouseintheirsmartartificialintelligenceprojects.Thissecondeditionbuildsstronggroundsofdeeplearning,deepneuralnetworksandhowtotrainthemwithhigh-performancealgorithmsandpopularpythonframeworks.Youwilluncoverdifferentneuralnetworksarchitectureslikeconvolutionalnetworks,recurrentnetworks,longshortter妹妹emory(LSTM)andsolveproblemsacrossimagerecognition,naturallanguageprocessing,andtime-seriesprediction.Youwillalsoexplorethenewlyevolvedareaofreinforcementlearninganditwillhelpyoutounderstandthestate-of-the-artalgorithmswhicharethemainenginesbehindpopulargameGo,Atari,andDota.Bytheendofthebook,youwillbewellversedwithpracticaldeeplearningknowledgeanditsreal-worldapplicationsWhatyouwilllearn•Graspmathematicaltheorybehindneuralnetworksanddeeplearningprocess.•Investigateandresolvecomputervisionchallengesusingconvolutionalnetworksandcapsulenetworks.•SolveGenerativetasksusingVariationalAutoencodersandGenerativeAdversarialNets(GANs).•ExploreReinforcementLearningandunderstandhowagentsbehaveinacomplexenvironment.•Implementcomplexnaturallanguageprocessingtasksusingrecurrentnetworks(LSTM

详尽的LSTM代码，附带数据。
RNN全称轮回神经收集（RecurrentNeuralNetworks），是用来处置序列数据的。
在传统的神经收集模子中，从输入层到隐含层再到输入层，层与层之间是全毗邻的，每一层之间的节点是无毗邻的。
然则这种普通的神经收集对于许多对于功夫序列的下场却能干有力。

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然则这种普通的神经收集对于许多对于功夫序列的下场却能干有力。

残缺工程案例：图像描摹---ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator，基于InceptionV3与LSTM实现图像描摹，运行情景（Tensorflow1.0及以上，Python3.6）

基于双向LSTM/keras/tensorflow的中文分词，语料为庶民日报，分词准确率高达97%

tushareAPI提供了股票买卖破产数据，直接行使API爬取近十年股票数据。
对于K线图、挪动平均线以及MADC可视化。
用keras搭建LSTM神经收集模子，2010-2019年日收盘价做熬炼数据，对于2020年收盘价举行料想。

行使keras模拟汪峰天生歌词，这是一个keras中LSTM的入门实例。

验证码识别，文本识别收集-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC)，含部份数据集请怪异博客https://blog.csdn.net/okfu_DL/article/details/90379583使用

基于改善萤火虫算法的LSTM料想模子，韩宪斌，亓峰，本文针对于LSTM神经收集料想时存在的收敛慢、超参数调解难题等缺陷，提出了经由萤火虫算法优化神经搜集合构以普及流量料想成果的模��

基于LSTM的EEG脑电信号分类，数据集来自于BCI竞赛IV-2b下载方式见我的博客https://blog.csdn.net/fzf1996/article/details/88031737

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。