Code RNN

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

# Recurrent Neural Network



# Part 1 - Data Preprocessing

# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importing the training set
dataset_train = pd.read_csv('Google_Stock_Price_Train.csv')
training_set = dataset_train.iloc[:, 1:2].values

# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1))
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)

Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks)

Hiện tại, chúng ta đã học đến cái mạng nơ-ron thứ 3, mạng nơ-ron hồi quy. Mạng này được sử dụng để phân tích các chuỗi theo thời gian. Dự đoán thời tiết, phân biệt giọng miền bắc, miền nam,…

Continue reading

Dựng mạng Convolutional Neural Network

Cái này đơn giản, chả có gì để nói cả.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

# Convolutional Neural Network

# Installing Theano
# pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git

# Installing Tensorflow
# pip install tensorflow

# Installing Keras
# pip install --upgrade keras

# Part 1 - Building the CNN

Phần 4: Mạng nơ-ron tích chập ( Convolutional Neural Network)

Làm cách nào người ta nhận diện được vật trong ảnh. Quá trình sẽ như thế này.

Truyền cái ảnh vào mạng nơ-ron tích chập, và nhận nhẫn trả ra. Mạng sẽ trả ra nhãn của vật trong hình.

Continue reading

Phần 3: Tạo mạng nơ-ron đầu tiên.

Mạng nơ-ron cho mọi người (\^_^). Ai cũng có thể làm được.
Từng bước từng bước, đơn giản dễ hiểu và dĩ nhiên ko có toán ở đây.

Cài đặt thư viện

Cái Spyder ở trong cái Anaconda được cài ở phần 1.

For Windows and Linux users:
In Spyder, go to Tools and Open Anaconda Prompt. Then enter the following commands:

1. Create a new environment with Anaconda and Python 3.5:

   1 2	>conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda >

2. Activate the environment:

   1 2	>activate tensorflow >

3. After this you can install Theano, TensorFlow and Keras:

   1 2 3 4 5

   >conda install theano >conda install mingw libpython >pip install tensorflow >pip install keras >