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吴恩达-深度学习笔记
吴恩达
深度学习学习笔记-7建立神经网络
1.训练神经网络训练神经网络时,需要做许多决策。例如,有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好,通常在项目启动时,我们会先有一个初步想法,然后编码,并尝试运行这些代码,再根据结果完善自己的想法,改变策略。2.train/dev/testsets通常把数据分为训练集,验证集,测试集。我们用训练集数据训练模型,用验证集做holdoutcrossvalidat
猪猪2000
·
2024-01-16 02:03
吴恩达深度学习学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
【
吴恩达
深度学习】Keras tutorial - the Happy House
Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever
深海里的鱼(・ω<)★
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2024-01-16 02:03
人工智能
机器学习
深度学习
keras
深度学习
tensorflow
吴恩达
深度学习第二课-第一周笔记及课后编程题
笔记训练_开发_测试集小数据时代训练集/测试集的分配比例大致遵循70%/30%或训练集/开发集(或crossvalidationset)/测试集的分配比例大致遵循60%/20%/20%大数据时代只要开发集能够确定哪一个算法/模型有更好的表现,测试集能够无偏评估模型的性能,就称赋予了开发集、测试集足够的数据量了;训练集将被赋予更大比重的数据量。如:训练集/开发集/测试集的比率为98%/2%/2%注:
Giraffeee_
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2024-01-16 02:01
吴恩达深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
吴恩达
深度学习--神经网络的优化(1)
1.训练集,验证集,测试集选择最佳的Train/Dev/Testsets非常重要。除此之外,构建神经网络时,需要设置的参数很多:神经网络层数,神经元个数,学习率的大小。激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数,大致过程是:先确定初始参数,构建神经网络模型,然后通过代码实现该模型,之后进行试验确定模型的性能。根据性能再不断调整参数,重复上述过程,直到让神经网络模型最优。由上述可知,深度学
Kangrant
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2024-01-16 02:30
吴恩达深度学习
《动手学深度学习》学习笔记 第10章 注意力机制
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
·
2024-01-15 19:13
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
深度学习笔记
(六)——网络优化(2):参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求,搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途,其中,激活函数优化了神经元的输出能力,损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反
絮沫
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2024-01-15 10:49
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
Machine Learning Series--Linear Regression
前言最近看了李航老师的《统计学习方法》,还正在学习
吴恩达
老师的《机器学习》的课程(网易公开课上有,较老的版本)。自从看过《统计学习方法》之后,发现笔记不看其实学习效果并不好。
22岁开始
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2024-01-14 20:30
李沐—动手学
深度学习笔记
目录引言1.2机器学习中的关键组件1.3.1监督学习2.预备知识2.1数据操作2.1.3.广播机制2.1.4.索引和切片2.1.5.节省内存2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值2.2.3.转换为张量格式2.3.线性代数2.3.2.向量2.3.5.张量算法的基本性质2.3.6.降维3.线性神经网络4.多层感知机4.1多层感知机4.1.1
比三毛多一根头发
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2024-01-14 07:30
笔记
人工智能学习计划入门级
机器学习、深度学习的基本原理和算法-Python编程基础-数据预处理和数据分析的方法-常用的人工智能框架和工具3.资料收集:-教材:《人工智能基础(第三版)》《Python从入门到精通(第三版)》-网课:
吴恩达
的机器学习课程
ISDF-工软未来
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2024-01-14 07:51
python
GPT小指南
你可以通过评论或者私信我补充每一个细节首先建议学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
吴恩达
和
ustc懒苗
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2024-01-14 06:00
gpt
人工智能
python
算法
网络
深度学习笔记
(四)——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课TF2基础常用函数1、张量处理类强制数据类型转换:a1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(a1)a2=tf.cast(a1,tf.int64)#强制数据类型转换print(a2)查找数据中的最小值和
絮沫
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2024-01-14 00:09
深度学习
深度学习
笔记
分类
深度学习笔记
(三)——NN网络基础概念(神经元模型,梯度下降,反向传播,张量处理)
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念,广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning,而是一个相对的,能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法
絮沫
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2024-01-14 00:39
深度学习
深度学习
笔记
网络
深度学习笔记
(五)——网络优化(1):学习率自调整、激活函数、损失函数、正则化
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课通过学习已经掌握了主要的基础函数之后具备了搭建一个网络并使其正常运行的能力,那下一步我们还需要进一步对网络中的重要节点进行优化并加深认知。首先我们知道NN(自然神经)网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好
絮沫
·
2024-01-14 00:34
深度学习
深度学习
笔记
网络
tensorflow
《动手学深度学习》学习笔记 第9章 现代循环神经网络
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
·
2024-01-12 15:02
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
《动手学深度学习》学习笔记 第8章 循环神经网络
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
·
2024-01-12 15:54
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
计划1
1.
吴恩达
DL2021(强推|双字)2021版
吴恩达
深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习(6+19+12+8)共45Part2训练、开发、测试集
JLcucumber
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2024-01-12 11:54
深度学习笔记
(二)——Tensorflow环境的安装
本篇文章只做基本的流程概述,不阐述具体每个软件的详细安装流程,具体的流程网上教程已经非常丰富。主要是给出完整的安装流程,以供参考环境很重要一个好的算法环境往往能够帮助开发者事半功倍,入门学习的时候往往搭建好环境就已经成功了一半。在机器学习或者深度学习的设计研究中,人们往往会使用已经有的网络框架来构建网络模型和设计各种识别分类或者生成算法。主要可以给我们学习和使用的框架这里推荐两个:Tensorfl
絮沫
·
2024-01-11 07:34
深度学习
深度学习
笔记
tensorflow
人工智能时代,产品经理该不该学算法
于是搜索各种资料,看了
吴恩达
老师和李宏毅老师的机器学习课程,加入各种社区,购买了算法课程与数学课程,学了一点python。两个多月后的现在,我决定,放弃敲机器学习算法代码,从入门到放弃。
脑洞有坑
·
2024-01-11 06:42
2022-01-23
深度学习笔记
深度学习笔记
引言:机器学习——自动寻找函数。1.你想要找什么函数?
Luo_淳
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2024-01-11 01:14
专业学习
深度学习
人工智能
ML:2-2neural network layer
文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【
吴恩达
机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input:4个数字的向量。
skylar0
·
2024-01-10 18:53
机器学习
ML:5-1 neural networks
文章目录course2框架1.neuralnetworks(deeplearning)2.DemandPrediction【
吴恩达
机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference
skylar0
·
2024-01-10 18:22
机器学习
深度学习笔记
:下载鸢尾花数据集,并展示所有的属性
背景:深度学习课程作业。通过此作业,可了解tensorflow、matplotlib、pandas和numpy。可学习到matplot画图及细节设计,如图的颜色、字体大小、循环画图方法等代码:importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpTRAIN_URL="http://downloa
BioVS
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2024-01-10 12:36
python
tensorflow
numpy
自然语言处理之文本表示(二)
本文主要参考Coursera上国立高等经济大学的自然语言处理课程和
吴恩达
老师的的机器学习课程。one-hotone-hot可以说是机器学习领域最常见的数据表示形式了。
fighting_7c21
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2024-01-10 08:54
How to read research paper efficiently
知乎上看到
吴恩达
的一个小演讲,很短但非常好,做了一下笔记:
吴恩达
阐述如何有效阅读论文Howtoreadresearchpapers:Compilelistofpapers(median/blogposts
芒鞋儿
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2024-01-09 16:57
吴恩达
深度学习笔记
(50)-超参数训练的实践
超参数训练的实践:PandasVSCaviar(Hyperparameterstuninginpractice:Pandasvs.Caviar)到现在为止,你已经听了许多关于如何搜索最优超参数的内容,在结束我们关于超参数搜索的讨论之前,我想最后和你分享一些建议和技巧,关于如何组织你的超参数搜索过程。如今的深度学习已经应用到许多不同的领域,某个应用领域的超参数设定,有可能通用于另一领域,不同的应用领
极客Array
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2024-01-09 05:56
玩转ChatGPT:
吴恩达
/OpenAI合作教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》
一、写在前面最近,
吴恩达
与CloseOpenAI合作出了一个教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》,第一时间就观摩了,有些体会,现在把个人觉得有意思的搬运过来。
Jet4505
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2024-01-08 05:03
玩转ChatGPT
chatgpt
人工智能
机器学习
吴恩达
最新预测:关于AI,这些事未来十年不会变
Datawhale干货分享:
吴恩达
等,来源:量子位2024年,AI的发展会有怎样的改变?在
吴恩达
最新的一封来信中,他认为有几件事情在接下来十年内都不会发生改变。
Datawhale
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2024-01-07 14:12
人工智能
百度
《动手学深度学习》学习笔记 第5章 深度学习计算
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知道,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
·
2024-01-07 03:13
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍
这里有一篇博文介绍了,每个核函数的用途:https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在
吴恩达
的课上,也曾经给出过一系列的选择核函数的方法
weixin_39683692
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2024-01-06 08:35
svm核函数gamma参数
深度学习笔记
激活函数激活函数可以让神经网引入非线性性质,去除线性相关特征映射,是网络捕获数据中的不同特征;relu=max(0,x)输出为0到正无穷sigmod输出为0-1形状为srelu输出为-1-1以0为中心,形状为sNumpy广播机制1:两个tensor维度完全相同2:两个tensor维度不同,此时从最后一维开始比较,若其中一个tensor最后一维为1则可以进行广播,继续比较倒数第二维,若有一个为1或者
warren@伟_
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2024-01-06 06:24
学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
神经网络
吴恩达
等专家关于2024年AI发展趋势的预测
社区、工具和数据的重要性
吴恩达
:斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智
智哪儿
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2024-01-06 04:26
AIGC
incremental learning(增量学习是什么意思)
概念上跟着
吴恩达
大佬刷新了一下,其实只是看上去nn和大脑神经相似而已,本质上就是让机器给我们一个函数,一个“黑盒”,输进去data,出来我们想要的结果。
:)�东东要拼命
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2024-01-05 20:16
CV基础知识
1024程序员节
机器学习
人工智能
目标检测
deep
learning
机器学习之基本了解篇
机器学习推荐教程:1.最好的入门教程,就是
吴恩达
讲授的机器学习。
吴恩达
这套课程发布很久了,虽然有些地方稍微过时,但我觉得,现在没有任何公开的课程,能比
吴恩达
讲得更好。
你要好好学习呀
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2024-01-05 17:01
吴恩达
机器学习笔记(1)——单变量线性回归
上一个笔记,我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类,本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型,我们引入一个例题,我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据,我们要通过这些数据来找出一个函数,来预测任意面积下的房价,这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集,x是输入,y是输出。我们用(x
机智的神棍酱
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2024-01-05 06:35
pytorch
深度学习笔记
(共计169页,基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写)
一、笔记视频pytorch深度学习(共计169页,基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写)二、获取方式方式一:点击下面的链接pytorch
深度学习笔记
如果链接无法打开直接复制下方链接即可
-希冀-
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2024-01-04 23:50
深度学习过程中的问题记录
深度学习
pytorch
笔记
小土堆
经验分享
2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章
迁移学习之最大分类器差异的无监督域适应
吴恩达
深度学习笔记
(67)-迁移学习(Transferlearning)深度学习不
城市中迷途小书童
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2024-01-04 20:11
吴恩达
深度学习intuition
这里是看
吴恩达
课程的一些记录和联想(因为以前听过,因此不会很细致,只做个人记录)课程链接首先提到trainingset,validationset(devset),testset的分割问题。
Karen_Yu_
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2024-01-04 16:11
机器学习
【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全
原创文,转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线
吴恩达
老师的《机器学习》课程,B站链接:(https://
嵌小超
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2024-01-04 09:11
#
OpenCV
机器学习
计算机视觉
opencv
人工智能
吴恩达
DeepLearningAI课程学习资源和课程总结
一、学习资源:
吴恩达
老师的DeepLearningAI课程分为5门课程:神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程,遂做一些总结。
李大文
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2024-01-04 09:39
深度学习
深度学习
机器学习
tensorflow
【
吴恩达
机器学习】第一周课程笔记
下面是我近期学习机器学习的笔记,出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like,有不足之处也欢迎评论留言B站【2022
吴恩达
机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考
Estella_07
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2024-01-04 08:24
机器学习
笔记
人工智能
吴恩达
机器学习笔记
吴恩达
机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。
AADGSEGA
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2024-01-04 08:23
机器学习
【
吴恩达
】深度学习
参考资料:deeplearning_ai_bookdeeplearning.ai_JupyterNotebooksGitHub另一个仓库二、神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)2.1二分类(BinaryClassification)例子:图片中是否有猫?如果图片的大小为64x64像素,则nx=64∗64∗3=12288n_x=64*64*3=122
Ziy.
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2024-01-03 23:21
深度学习
深度学习
2020-5-1
吴恩达
-NN&DL-w2 NN基础(2.11 向量化 Vectorization,2.12 向量化的更多例子)
1.视频网站:mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c2.详细笔记网站(中文):http://www.ai-start.com/dl2017/3.github课件+作业+答案:https://github.com/stormstone/deeplearning.ai2.11向量化Vectorization-加速计算
没人不认识我
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2024-01-03 23:20
深度学习
python
IT
深度学习
《动手学深度学习》学习笔记 第7章 现代卷积神经网络
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
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2024-01-03 20:58
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
《动手学深度学习》学习笔记 第4章 多层感知机
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知道,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
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2024-01-03 20:58
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
《动手学深度学习》学习笔记 第6章 卷积神经网络
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学
深度学习笔记
是从第四章开始,前面三章为基础知道,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜
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2024-01-03 20:24
《手动深度学习》笔记
深度学习
学习
笔记
TensorFlow
深度学习笔记
文本与序列的深度模型
DeepModelsforTextandSequence转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载RareEvent与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rareevent)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的。语法多义性一个东西可能有
城市中迷途小书童
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2024-01-03 10:41
吴恩达
最新短课,知识很硬核,附中英字幕
吴恩达
最新短课,知识很硬核,附中英字幕简介大家好我是老章,
吴恩达
老师忠实粉丝之前刷过他的很多课程:
吴恩达
新课,1.25倍速刷完了给
吴恩达
的最新短课加了中英文字幕最近吴老师又限时免费开放了一个短课:《构建和评估高级
机器学习算法与Python实战
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2024-01-03 07:22
人工智能
卷?中学生开始学习人工智能和大模型,附课件!
课程简介这个experience-ai课程是GooleDeepMind团队和RaspberryPi基金会合作开发的,最大特点是,没有难懂的理论,完全面向0基础人群(初中生),LLM部分比
吴恩达
近期放出的
机器学习算法与Python实战
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2024-01-03 07:51
学习
人工智能
动手
深度学习笔记
(四十八)8.4. 循环神经网络
动手
深度学习笔记
(四十八)8.4.循环神经网络8.4.循环神经网络8.4.1.无隐状态的神经网络8.4.2.有隐状态的循环神经网络8.4.3.基于循环神经网络的字符级语言模型8.4.4.困惑度(Perplexity
落花逐流水
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2024-01-02 13:54
pytorch实践
pytorch
深度学习
神经网络
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