《神经网络与深度学习》

[2022-08-29]神经网络与深度学习第0章-basic‘s basic(part 1)

contentsbasic'sbasic(part1)写在开头numpy操作引入建立一维数组和属性操作二维数组和属性操作numpy的一些函数np.zerosnp.onesnp.identity随机数小任务数组切片np.arange基本运算-p1np.dtype基本运算-p2axis和np.summatplotlib简单操作画函数写在最后basic’sbasic(part1)写在开头作为人工智能大学
三工修·2022-09-14 07:53

[2022-09-12]神经网络与深度学习第1章-regression

contentsregression写在开头前期准备线性回归数据集构建模型构建损失函数模型优化经验风险最小化优化函数模型训练模型评估样本数量&正则化系数多项式回归数据集构建模型构建模型训练模型评估使用均方误差评估多项式回归（以sin函数为例）自定义Runner类基于线性回归的波士顿房价预测数据处理准备工作数据清洗数据集划分模型构建完善Runner类模型训练模型测试模型预测其他问题写在最后regre
三工修·2022-09-14 07:22

NNDL 实验一 numpy

神经网络与深度学习——numpy基础知识新学期，依照教书先生的要求，发表这篇博客，诸多纰漏，还望指正。
红肚兜·2022-09-12 07:00

神经网络与深度学习（二） pytorch入门——张量

本文章参考飞桨AIStudio——人工智能学习实训社区神经网络与机器学习：案例与实践教程进行学习目录一、概念：张量算子二.、使用pytorch实现张量运算1.2.1创建张量1.2.1.1指定数据创建张量1.2.1.2指定形状创建1.2.1.3指定区间创建张量1.2.2张量的属性1.2.2.1张量的形状1.2.2.2形状的改变1.2.2.3张量的数据类型1.2.2.4张量的设备位置1.2.3张量与N
红肚兜·2022-09-12 07:21

豆瓣评分9.4，邱锡鹏教授蒲公英书姊妹篇《神经网络与深度学习：案例与实践》重磅来袭...

蒲公英书《神经网络与深度学习》主要阐述了神经网络与深度学习技术的基本原理和方法。很多读者希望能在学习的同时进行实践，以加深对理论的理解。
普通网友·2022-09-08 07:08

神经网络与深度学习（二） pytorch入门——张量

本文章通过参考飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区教程进行pytorch相关学习。一.概念：张量、算子张量：张量为我们提供了描述具有任意数量轴的n维数组的通用方法，是矩阵的扩展与延伸。张量类似于Numpy的多维数组(ndarray)的概念，可以具有任意多的维度。算子：算子是构建复杂机器学习模型的基础组件，包含一个函数f(x)的前向函数和反向函数。深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些
Jacobson Cui·2022-09-06 07:09

《神经网络与深度学习》-卷积神经网络

卷积神经网络1.卷积1.1互相关1.2卷积的变种1.2.1转置卷积1.2.2空洞卷积1.3卷积的数学性质1.3.1交换性1.3.2导数2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4典型的卷积网络结构3参数学习3.1误差项的计算4典型的卷积神经网络4.1LeNet-54.2AlexNet4.3Inception4.4残差网络利用全连接前馈网络处理图像时的问题：（1）参
你电吴彦祖·2022-09-01 07:55

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（一~二）（概述和TensorFlow2.0和2.4和GPU环境的安装和使用）

【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（一~二）（概述和TensorFlow2.0和2.4和GPU环境的安装和使用）第0讲课程概述参考文献第1讲人工智能的起源1.1人工智能的诞生
踏破万里无云·2022-08-31 12:56

邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【十三】——无监督学习和概率图模型1

无监督学习定义：只从无标签的数据中学习出一些有用的模式典型的无监督学习：深度学习中只考虑前两个问题即可无监督特征学习：主成分分析（PrincipalComponentAnalysisPCA）一种最常用的数据降维方法，使得在转换后的空间中数据的方差最大(线性)编码给定一组基向量A=[a_1,.....,a_m]将输入样本x表示为这些基向量的线性组合完备性和稀疏编码：过完备基向量是指：基向量个数远远大
桐原因·2022-08-31 07:23

【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第四周深度神经网络的关键概念编程（下）——深度神经网络用于图像分类：应用

在阅读这篇文章之前，请您先阅读：【深度学习】吴恩达深度学习-Course1神经网络与深度学习-第四周深度神经网络的关键概念编程（上）——一步步建立深度神经网络，这篇文章是本篇文章的前篇，没有前篇的基础，
passer__jw767·2022-08-24 15:13

【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07）

目录欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏前期文章介绍！机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册神经网络神经元模型感知机与多层网络BP神经网络算法全局最小与局部最小深度学习神经网络具有非线性切分能力随机初始化模型参数激活函数为什么使用激活函数?激活函数有哪些性质？正向传播与反向传播(BP)随机梯度下降法(SGD)mini-batch梯度下降调节Batch_Size对训
王小王-123·2022-08-23 15:09

神经网络与深度学习（一）：神经网络与数字识别

人类视觉系统是比较神奇的存在之一。考虑下面的数字手写体：大部分人可以毫不费力的识别出这些数字：504192。其实这个识别的过程并没有想象的那么简单容易。人类大脑的两个半球，各有一个主要的视觉皮层，被称为V1，包含1400万神经元，百亿级别的的神经链接。并且人类的视觉处理不仅V1参与，整个一系列的视觉皮层–V2,V3,V4和V5–参与处理越来越复杂的图片处理。我们的脑子好比一个超级计算机，经历了千万
jony0917·2022-08-23 12:40

神经网络与深度学习-7- 支持向量机2 -PyTorch

参考文档：《统计学习方法》目录1：SMO算法流程2：SMO推导过程2:pytorch例子一SMO(sequentialminimaloptimizaion)输入：训练数据集其中精度输出：优化过程：1初始值2选取优化变量解析求解两个变量的最优化问题（101-103)，求得最优化问题，求得最优解,更新为3如果精度范围内满足停机条件，执行4其中否则设k=k+1,转24取二SMO原理推导凸二次规划对偶问题
明朝百晓生·2022-08-17 15:30

神经网络与深度学习入门必备知识|概论

神经网络与深度学习绪论人工智能的一个子领域神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题知识结构学习路线图预备知识线性代数微积分数学优化概率论信息论推荐课程斯坦福大学
孤飞·2022-08-13 13:00

21天学习挑战赛——机器学习01

个重大数理基础问题机器学习模型及案例分析（part1）–回归-[x]https://blog.csdn.net/m0_37422217/article/details/125959803网课聚类机器学习线性代数基础神经网络与深度学习
Actual_parameter·2022-08-12 07:16

神经网络与深度学习书单

神经网络与深度学习书单HZBOOK长按二维码购买《神经网络设计（原书第2版）》ISBN：978-7-111-58674-6作者：[美]马丁T.哈根霍华德B.德姆斯马克H.比勒奥兰多·德·赫苏斯定价：99.00
hzbooks·2022-08-11 14:08

【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练图像分类模型——[附完整训练代码]

【神经网络与深度学习】CIFAR-10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练模型——[附完整代码]一、CIFAR-10数据集介绍1.1CIFAR-10数据集的内容1.2CIFAR-10数据集的结构组成1.3CIFAR
善良_·2022-08-04 20:58

01.吴恩达神经网络与深度学习笔记（详细+不断更新）

人工智能交流群~小白零基础学习群Q711703402目录第一周：深度学习概论1.1深度学习与机器学习的关系1.2什么是神经网络？1.3用神经网络进行监督学习1.神经网络创造应用案例2.机器学习对结构化与非结构化数据的应用1.4为什么神经网络会兴起？（1遍过）1.5关于这门课可以学到什么？深度学习最重要的基础第二周：神经网络的编程基础2.1二分类1.什么是二分类2.补充：图片在计算机中如何表示3.本
玉一·2022-07-30 07:11

神经网络与深度学习(三)——卷积神经网络

神经网络与深度学习（三）——卷积神经网络1.卷积神经网络1.1卷积1.1.1二维卷积补充：互相关和卷积的区别1.1.2卷积的变种1.2卷积神经网络1.2.1卷积层2.2.2汇聚层2.2.3卷积网络的整体结构
zxxRobot·2022-07-29 07:27

神经网络与深度学习 （二）—— 全连接神经网络

神经网络与深度学习（二）——全连接神经网络1.前馈神经网络1.1神经元1.1.1sigmoid型函数1.1.2ReLU函数1.1.3Swish函数1.2网络结构1.2.1前馈网络1.2.2记忆网络（反馈网络
zxxRobot·2022-07-29 07:26

神经网络与深度学习（一）

1.神经网络与深度学习1.1.深度学习概述  吴恩达（AndrewNg）相信大家都不陌生了。
来自江南的你·2022-07-29 07:39

【机器学习算法】神经网络与深度学习-9 递归神经网络

递归神经网络（RecurrentNeualNetworks，RNN）DNN和CNN都是不撞南墙不回头的神经网络，它不会有feedback的操作。一个有记忆的神经网络我们在很多的应用上，我们需要把结果的feedback回来，帮助我们做判断。这种情况我们就可以用RNN的处理方法。RNN模型如下RNN除了上一次数据的输入，还有这一次数据的保留一起当做输入字段协助你再下一次输出会做的更正确。所以跑RNN模
晴天qt01·2022-07-29 07:52

【机器学习算法】神经网络与深度学习-8 1.1.1 CNN卷积神经网络（Convolutional neural Networks ）详解

目录卷积神经网络（convolutionalneuralNetworksCNN）为什么需要卷积神经网络：卷积神经网络CNN的前半部分的目的：卷积层convolution，取得区域特征，和区域信息池化层：Maxpooling，进行取样，缩小图片。卷积层神经网络池化层神经网络总结：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】卷积神经网络（convol
晴天qt01·2022-07-29 07:51

Pytorch构建神经网络(二)笔记

Pytorch构建神经网络（二）笔记3.神经网络与深度学习3.1Fashion-MNIST数据集的起源3.1.1Fashion-MNIST数据集3.2使用torchvision导入和加载数据集3.2.1
行走的算法·2022-07-28 07:14

【机器学习算法】神经网络与深度学习-7 DNN深度学习算法模型出现学习效果不好的情况，如何补救，对策如下，建议收藏。

目录深度学习效果不好的对策训练数据效果不好的情况，采用什么对策方法1：properloss方法2：Mini-Batch方法3：采用newactivationfunction方法4：AdaptiveLearningRate测试数据效果不好的情况，采用什么对策：方法1：Earlystopping方法3：dropout我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器
晴天qt01·2022-07-28 07:35

【机器学习网络】BP神经网络与深度学习-6 深度神经网络（deep neural Networks DNN）

目录深度神经网络（deepneuralNetworksDNN）DNN的底层原理深度学习网络的问题：案例1：书写数字识别（梯度下降法详解）男女头发长短区分案例（为什么隐藏层追求深度）：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】深度神经网络（deepneuralNetworksDNN）深度的含义是什么呢，它的含义就是一个神经网络，有输入层，输出层，
晴天qt01·2022-07-27 07:36

【机器学习算法】神经网络与深度学习-5 深度学习概述

目录深度学习概述深度学习的历史：人脸识别图像识别：场景检测：车型识别：文字研究神经网络的关系图我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】深度学习概述是一个强大的多层的神经网络的架构用于模式识别（图像识别，人脸识别）、信号检测（语音信号处理），以及语言处理等多个领域。过去几年获得了极大的关注这部分归功于计算机计算能力的不断提升。（可以大量节省时间
晴天qt01·2022-07-26 07:43

【机器学习算法】神经网络与深度学习-2 由感知机到BP神经网络的内容

目录BP神经网络（里程碑）神经元的组成1：组合函数（combinationfunction）神经元的组成2：激活函数（activationfunction）Sigmoid与step函数的区别与共同点输出层的设计我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】BP神经网络（里程碑）上次我们已经学了感知机，它由输入层，中间层（隐藏层），输出层构成我们之前
晴天qt01·2022-07-25 07:49

【机器学习算法】神经网络与深度学习-3 BP神经网络

目录BP神经网络（Backpropagation）反向传播神经网络，也被叫做多层感知机。输入字段节点个数如何确定BP神经网络的特点：隐藏层个数如何确定BP神经网络如何传递信息BP神经网络如何修正权重值及常数值梯度下降法：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】BP神经网络（Backpropagation）反向传播神经网络，也被叫做多层感知机。
晴天qt01·2022-07-25 07:49

【机器学习算法】神经网络和深度学习-1 神经网络概述和感知机介绍

感知机：感知机的极限：多层感知机（multi-LayerPerceptron）总结：我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法】神经网络与深度学习是最近的热门话题
晴天qt01·2022-07-25 07:05

吴恩达 深度学习《神经网络与深度学习》课程笔记总结与习题（1）--深度学习引言

第一周：深度学习引言IntroductiontoDeepLearning1.1欢迎Welcome将学习到的内容第一门课中：神经网络和深度学习，学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络）以及如何在数据上面训练它们，本课程结尾，将用一个神经网络进行辨认猫。第二门课中：将进行深度学习方面的实际，学习严格地构建神经网络，将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及高级优化算法，比如Momentum和A
一起学习一起卷·2022-07-13 07:14

深度学习（吴恩达）-神经网络与深度学习第一周

深度学习概论概述课程序列神经网络与深度学习第一周：深度学习概论什么是神经网络例1：单层神经网络例2：多层神经网络深度学习爆发的原因概述吴恩达老师的深度学习课程讲解详细，很适合入门，这份笔记是我学习该课程的总结课程序列神经网络与深度学习改善深层神经网络
Axiom-key·2022-07-13 07:37

吴恩达-神经网络与深度学习-第一周课程-总结

1、什么是神经网络？神经网络是模拟人大脑神经网络以实现人工智能的技术。简单点说，神经网络即为一种映射关系y=f(X)y=f(X)y=f(X)。以房价预测为例，假设房价只与房子大小有关，则房子的大小即为输入X，最终需要预测的为房价y，而X对于y的映射关系f即为一个最简单的神经网络。在下图中，通过训练，得到蓝线，拟合房价变化趋势，可以用来预测不同房子大小对应的房价。但在大多数情况下，房价不只与大小有关
余狗儿明明·2022-07-13 07:05

【神经网络与深度学习】人工智能-机器学习-神经网络-深度学习的定义及其联系 [概念篇]

什么是人工智能？什么是机器学习？什么是神经网络？什么是深度学习？它们之间是什么关系？看完这一篇就明白人工智能介绍：1.人工智能2.机器学习2.1特征工程3.深度学习3.1神经网络3.2深度神经网络3.3深度学习（Deeplearning）人工智能介绍：1.人工智能对于人工智能，至今也没有一个公认的完备的定义。人工智能是能感知环境，并为获得最佳结果，采取理性行动的智能体。——《人工智能:一种现代的方
善良995·2022-07-03 07:19

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
jianghuchuanwen·2022-06-28 07:33

【研究生工作周报】（第三周）

学习目标：吴恩达深度学习课程《神经网络与深度学习》浅层神经网络深层神经网络机器学习十大算法线性回归逻辑回归决策树SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法随机森林算法降维算法GradientBoost和Adaboost
wangyunpeng33·2022-06-27 07:41

研究生工作周报

学习目标（第二周）：吴恩达教授深度学习课程《神经网络与深度学习》神经网络基础《机器学习实战》对十大机器学习算法初步了解，会调用scikitlearn和它的contrib库，熟练之后尝试复现。
wangyunpeng33·2022-06-27 07:39

神经网络与深度学习5---循环神经网络

循环神经网络循环神经网络参数量梯度不稳定性（长程依赖问题）基于门控的循环神经网络LSTMLSTM为什么可以缓解梯度不稳定现象GRU贪心搜索，束搜索本文是邱锡鹏教授撰写的《神经网络与深度学习》一书中第6章
muyuu·2022-06-23 22:36

神经网络与深度学习-3- 机器学习简单示例-PyTorch

参考文档比刷剧还爽！【128集Pytorch源码底层讲解】圈内顶级AI大佬128集源码底层讲解，手把手教你项目实战！——（人工智能、深度学习、机器视觉、AI）_哔哩哔哩_bilibili【PyTorch实战】强推!2022年B站最好最全的PyTorch实战课程，同济大佬带你入门到实战！（附源码）-人工智能/PyTorch实战/深度学习_哔哩哔哩_bilibili目录1：机器学习分类2：评价指标3：
明朝百晓生·2022-06-22 07:51

神经网络与深度学习（一）

掌握基本的机器学习知识很重要，要不学起来还是比较吃力，从监督学习的梯度下降算法（对后面的学习应用很广泛），到极大似然估计，从激活函数的种类与选择，到损失函数的确定，以及正则化，dropout等等防止学习过拟合的方法，在神经网络与深度学习的训练预测过程中
longongng·2022-06-20 07:32

《神经网络与深度学习》习题解答（至第七章）

部分题目的个人解答，参考了github上的习题解答分享与知乎解答。题目是自己做的，部分解答可能出错，有问题的解题部分欢迎指正。原文挂在自己的自建博客上。第二章2-1直观上，对特定的分类问题，平方差的损失有上限(所有标签都错，损失值是一个有效值)，但交叉熵则可以用整个非负域来反映优化程度的程度。从本质上看，平方差的意义和交叉熵的意义不一样。概率理解上，平方损失函数意味着模型的输出是以预测值为均值的高
FrancisQiu·2022-06-20 07:57

【深度学习】神经网络与深度学习学习笔记

第一章绪论1.基本概念深度学习（DL）：深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法。主要解决贡献度分配问题。神经网络（ANNs）：又称人工神经网络，是由人工神经元以及神经元之间的连接构成,其中有两类特殊的神经元:一类是用来接受外部的信息，另一类是输出信息。神经网络可以看作是信息从输入到输出的信息处理系统。人工智能(AI)：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能
如风_Antoni·2022-06-20 07:56

2小时入门神经网络与深度学习

入门神经网络与深度学习【唐宇迪带你学AI】2个小时快速入门神经网络与深度学习是什么感受？人工神经网络就是一个大黑箱，通过这个黑箱子就可以提取出比较好的特征。
孟孟单单·2022-06-20 07:14

神经网络与深度学习

神经网络与深度学习第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络马上期末考试了，就用这篇博客充当一下复习记录吧。
Kilig*·2022-06-20 07:07

神经网络与深度学习-课后习题

《神经网络与深度学习-邱锡鹏》习题解答https://github.com/nndl/solutions面试锦囊之LR面试篇——线性回归怎么问？
数学工具构造器·2022-06-18 16:05

神经网络与深度学习理论教程二,tensorflow2.0教程,rnn

*免责声明:1\此方法仅提供参考2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.3*场景一:RNN循环神经网络场景二:RNN的改进场景三:seq2seq与attention机制场景四:集束搜索BeamSearch场景五:词嵌入与NLP场景六:谷歌开源算力场景七:高级主题-GAN/自动编码器/CappsuleNet...场景一:RNN循环神经网络参考课程一:参考课程二:1.1前导1.2序列表示法在这里，我们
weeksooo·2022-06-06 09:27

一文搞定attntion机制在CNN中的应用，手把手教你在Yolov5中插入attention. Attention结构的创新方法

上的作用场景三:常见的Attention机制场景四:Attention机制的创新思路场景五:yolov5中进行Attention结构插入实验…场景一:什么是Attention更多attention细节—>神经网络与深度学习理论教程二
weeksooo·2022-06-06 09:54

机器学习基础-监督学习与无监督学习

机器学习主要包括：有监督学习，无监督学习及强化学习，神经网络与深度学习，集成学习。我们主要介绍和学习的是监督学习和无监督学习。无监督学习算法采用一组仅包含
nuist__NJUPT·2022-06-03 22:35

（二、1NN_QI）Tensorflow实例简介——前馈神经网络FNN

第一章：神经网络理论知识（一，1NN-QI）神经网络与深度学习（一、2NN-QI）改善深层神经网络（一、3NN-QI）结构化机器学习项目（一、4NN-QI）卷积神经网络（一、5NN-QI）序列模型，循环神经网络
小黄人的黄·2022-06-01 07:12

神经网络和深度学习二者之间的关系

首先，我觉得二者的关系可以用下面这张图来表示引用邱锡鹏教授编写的《神经网络与深度学习》一书中的一句话“神经网络天然不是深度学习，但是深度学习天然是神经网络”。
花露水和暖壶·2022-05-27 07:11
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