Skip to Main Content
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
book

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python

by Ankur A. Patel
July 2020
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
362 pages
10h 50m
Polish
APN Promise
Content preview from Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
254 | Rozdział 11: Wykrywanie cech przy użyciu sieci głębokiego przekonania
plt.show()
def one_hot(series):
label_binarizer = pp.LabelBinarizer()
label_binarizer.fit(range(max(series)+1))
return label_binarizer.transform(series)
#
Utwórz wektory 1 z n dla oznakowań
y_train_oneHot = one_hot(y_train)
y_validation_oneHot = one_hot(y_validation)
y_test_oneHot = one_hot(y_test)
Ograniczone automaty Boltzmanna
Następnie zdeniujmy klasę RBM, abyśmy mogli szkolić kilka automatów RBM (które
sąelementami składowymi sieci DBN) wkrótkim odstępie czasu.
Pamiętajmy, żeautomaty RBM mają warstwę wejściową (określaną też jako warstwa
widoczna) ipojedynczą ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Zaawansowany Python. Jasne, zwięzłe i efektywne programowanie

Zaawansowany Python. Jasne, zwięzłe i efektywne programowanie

Luciano Ramalho

Publisher Resources

ISBN: 9788375414264