学习入门

计算机视觉与深度学习入门简介

计算机视觉与深度学习入门简介1.计算机视觉与深度学习的关系1.1人类视觉神经的启迪1.1.1动物视觉实验1.1.2视觉神经科学观点1.2计算机视觉的难点与人工神经网络1.3应用深度学习解决计算机视觉的问题
dp_shiyu·2022-12-30 07:16

swin transformer代码讲解

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用文章目录系列文章目录前言一、输入图像预处理二、主程序三.每层layder
杀生丸学AI·2022-12-30 02:14

零基础机器学习入门--开篇

零基础机器学习入门--开篇（废话）2018.4.20更新严重高估了个人的空闲时间，而最近又开始研究区块链，机器学习可能要搁置，估计是永久...机器学习未入门已放弃!!!
vimtion·2022-12-30 01:39

机器学习入门基础01

学习目标：机器学习相关库的导入如何读取csv、excel文件处理数据的一些操作一点绘图加载数据和常用的查找字典特征的提取数据的处理（归一化、标准化）数据的降维KNN算法模型优化：交叉验证和超参数搜索学习内容：机器学习相关库的导入importnumpyasnp#科学计算基础软件包importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt#绘图库importsk
我的代码no摆烂·2022-12-30 00:01

零基础机器学习入门--开篇

零基础机器学习入门--开篇（废话）2018.4.20更新严重高估了个人的空闲时间，而最近又开始研究区块链，机器学习可能要搁置，估计是永久...机器学习未入门已放弃!!!
vimtion·2022-12-30 00:31

机器学习入门之jupyter安装（极简版本）

1.pip安装pip作为python的一个工具包，和linux系统中的yum工具包有着异曲同工之妙，安装之后只需要简单的几行命令就可以帮忙安装。在博主初次接触linux系统时，许多网上的yum源已经过期，或者不好用，在安装各种各样的软件真的是绕了许多弯路，最后还是没有解决，只能使用离线安装，但是这必须对linux系统需要一定的基础，所以安装一个这样的工具包还是非常有必要的。所以下面开始教程。使用c
互联网底层人员·2022-12-29 21:36

【Python基础学习1】python、IDLE、pycharm、Anaconda的区别与联系

由于之前深度学习入门期间一直使用的TensorFlow框架，且已经有很长一段时间没有触碰过安装本身的技术问题，回想入门的时候稀里糊涂的把深度学习框架安装上。
一只程序猿林·2022-12-29 17:00

keras神经风格迁移_深度学习入门 | 第六章：经典卷积神经网络：迁移学习

点击关注了解更多精彩内容！！6.5迁移学习通过第5章和第6章的学习，我们掌握了很多新的深度学习模型的知识，这些都是前人智慧的结晶，可想而知，在未来还会有更多优秀的深度学习模型被开发出来，每个都学习显然不现实。此外，深度学习的训练又需要极其昂贵的硬件资源，这让很多科研工作者望而却步。因此为了解决人们在学习深度学习时遇到的种种困难，有人提出了迁移学习的概念，它能够帮助我们站在前人的肩膀上，继续前进。本
皮皮波·2022-12-29 16:45

深度学习入门篇 | 常用的经典神经网络模型

神经网络，是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。它以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能。神经网络是目前最火的研究方向深度学习的基础，本文将神经网络分成三个主要类别，并详细介绍了每个类别的主要神经网络模型，读完本文你将能迅速掌握常用的经典神经网络模型，属于深度学习的基础入门篇。一般来说，神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反馈神经网络和
·2022-12-29 15:39

【MATLAB教程案例70】通过MATLAB编程实现模糊控制器1——编程定义模糊规则和隶属函数(不使用FIS Editor)

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》本课程学习成果预览目录1.软件版本2.模糊控制器简介——模糊规则和隶属函数
fpga和matlab·2022-12-29 15:19

【MATLAB教程案例71】通过MATLAB编程实现模糊控制器2——编程实现模糊控制(不使用FIS Editor)

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》本课程学习成果预览(低超调,快速收敛)目录1.软件版本2.模糊控制器的MATLAB编程实现
fpga和matlab·2022-12-29 15:19

图对比学习入门 Contrastive Learning on Graph

对比学习作为近两年的深度学习界的一大宠儿，受到了广大研究人员的青睐。而图学习因为图可以用于描述生活中广泛出现的非欧式数据，具有广大的应用前景。当图学习遇上了对比学习…本文从对比学习入手，再介绍图对比学习模型，以及近年的一些有意思的模型。目录对比学习(ContrastiveLearning)GelatoBet与何凯明组的MoCo模型监督学习vs自监督学习生成式学习与对比学习对比学习的工作方式对比学习
YoHu人家·2022-12-29 13:06

多智能体强化学习入门QMIX

多智能体强化学习入门QMIX引言Qmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一，在VDN的基础上做了一些改进，与VDN相比，在各个agent之间有着较大差异的环境中，表现的更好。
有一个进大厂的梦想·2022-12-29 00:42

2021-08-06MATLAB深度学习简单应用

Matlab深度学习的简单实现该实例源自MATLAB的官方学习课程中的《深度学习入门之旅》的课后练习项目，对已给的“显微镜下蛔虫图像”进行训练，最后识别出deadoralive。
TianTYC·2022-12-29 00:11

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等

导数与梯度导数：一个一元函数函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。f′(a)=limh→0f(a+h)−f(a)hf′(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h梯度:多元函数的导数就是梯度。一阶导数，即梯度（gradient）：∇f(X)=∂f(X)∂X=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂f(X)∂x1∂f(X)∂x2⋮∂f(X)∂xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥∇f(X)=∂f(X)∂X=[∂f(
qq_43554593·2022-12-28 15:26

python深度学习入门笔记全面总结！！（持续更新）

前言之前有过断断续续地学习深度学习的经历对深度学习有一定的了解包括激活函数，损失函数，卷积，池化这种基本概念对CNN，RNN，ResNet都有一定的了解去年参加的项目里还和队友一起做了个基于CNN的智能搜索引擎（没记错的话还花里胡哨地用了点jieba分词）不过当时才刚刚大二，知识体系漏洞很大，项目全靠带现在再翻翻当时的源码都得费好大劲才能回想起来在写什么。。。而想想自己到底学了点什么深度学习，又很
JOKECHEN66·2022-12-28 14:09

1.深度学习入门介绍--神经网络数学基础

一.神经网络主要围绕以下几个方面：层：多个层组成的网络（或模型）。（神经网络核心组件，相当于数据处理模块，进去一些数据，出来的数据更加有用。）输入数据和相应的目标。损失函数：即用于学习的反馈信号优化器，决定学习过程如何进行例：output=relu(dot(w,input)+b)w，b都是张量，均为该层的属性。他们被称为该层的权重或可训练参数，分别对应于kernal,bias属性。这些权重包含网络
自动驾驶--小学生·2022-12-28 12:44

机器学习入门六：神经网络相关

神经网络为什么研究神经网络什么是如何表示神经网络神经网络在数学上的定义（假设函数）神经网络假设函数如何帮助学习复杂的非线性假设函数参数向量化从逻辑回归理解隐藏层的使用神经网络架构神经网络计算过程同或分解同或组合为神经网络拟合参数二分类和多分类问题神经网络的代价函数反向传播算法代价函数的偏导项推导理解反向传播随机初始化总结神经网络为什么研究神经网络如下图右边的逻辑函数中，仅仅包含了两个特征x1和x2
愿你被这个世界温暖相待·2022-12-28 12:42

吴恩达机器学习入门笔记7-神经网络

7神经网络解决特征数量过多，线性回归与逻辑回归算法参数过多的情况7.1M-P神经元模型神经元接收其他n个神经元传递的输入信号，加权和作为总输入值，与神经元阈值比较，再通过激活函数处理产生神经元输出，激活函数为sigmoid函数，是设定在神经元上的函数，典型的激活函数为sigmoid函数7.2感知机最简单的神经网络，输入层仅接收外界信号，输出层为M-P神经元，可容易实现逻辑与或非运算，感知机权重学习
杰斯洛兰德·2022-12-28 12:41

深度学习入门基于python的理论与实现-神经网络

目录1前言2神经网络是什么2.12.2激活函数2.2.1连接感知机和神经元的桥梁2.2.2常用的激活函数2.3线性函数和非线性函数2.4三层神经网络的实现2.5代码实现小结2.6输出层的设计3手写数字识别3.1MNIST数据集3.1.1特点1前言在上一章感知机的学习中，我们知道感知机的异或门有可能表示任何复杂的函数，只要设置合适的权重即可，但是这是由人工来进行决定的----接下来神经网络可以解决这
Nefelibat·2022-12-28 12:41

深度学习入门（四）——神经网络是如何学习的？

深度学习入门（四）——神经网络是如何学习的？所谓的神经网络学习过程是根据模型分类效果调整神经网络中上千个激活函数的所有权值和偏置值。直至模型分类精度符合要求，模型学习过程结束。
爱骑单车的阿鹏·2022-12-28 12:40

机器学习入门~神经网络③

代价函数本处所应用的神经网络算法主要针对分类问题。如上图所示，有一个样本空间为m的训练集，L代表神经网络的层数，此处L=4，si表示某层神经元的数量，如s1=3，k代表输出层的神经单元数目。那么，对于一个二元分类问题，最后的输出只有0或1，因此，输出层只有一个神经单元，sL=1（sL即表示最大层数所在层的神经单元数目即输出层，对于二元分类，输出层神经单元数目为1），k=1，输出的是一个实数。另一种
perSistence92·2022-12-28 12:08

Pandas根据时间字段条件筛选

Pandas根据时间字段条件筛选提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一
Dd营·2022-12-28 04:30

MMDetection新手教程

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言数据集准备评价指标
重糖爱好者·2022-12-28 01:47

这可能是最简单易懂的机器学习入门

https://www.toutiao.com/a6643235821170213384/2019-01-0612:27:52文用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识，内容全面，总结到位，剖析了机器学习的what，who，when,where,how，以及why等相关问题。从机器学习的概念，到机器学习的发展史，再到机器学习的各类算法，最后到机器学习的最新应用，十分详尽。适合小白快速了解机器学
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-27 22:15

机器学习入门 06 —— Seaborn使用

)swarmplot()2箱型图和小提琴图箱型图小提琴图3条形图和点图条形图点图6.4案例：NBA球员数据分析1基本数据介绍2获取数据3数据分析数据相关性分析数据排名分析球员薪资和年龄分布系列文章机器学习入门
来一碗锅巴洋芋·2022-12-27 22:13

机器学习入门学习个人笔记【Day01】

注：本文章不涉及基本概念，只记录核心代码与部分说明！一、目录1、获取并划分Iris数据集2、字典特征提取3、英文文本特征提取4、中文文本特征提取5、中文文本特征提取：自动分词（jieba分词）二、正文1、获取并划分Iris数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitde
B.Y.Chen·2022-12-27 22:09

机器学习入门（四）KNN算法实例

#机器学习入门（四）KNN算法实例#作者：冯德平（山野雪人）#参考资料1给出了很好的实例，并用手工计算了预测分类的方法，#本文用库来实现这一预测方法，并给出精度分析的结果。
山野雪人·2022-12-27 19:13

Java编程学习入门、Java语言学习、Java入门必看

一、初识Java1.生活中的程序：从起床到教室上课的过程穿衣打扮》起床》洗漱》出宿舍》》吃早餐》到教室按照特定的顺序去完成某一件事的过程我们叫做生活中的程序2.计算机中的程序:一组有序指令的集合,需要和计算机交流就要使用计算机语言，java就是计算机语言的一种3.Java能做什么：1、开发桌面应用程序，比如：QQ、酷狗2、开发Internet应用程序，比如：淘宝、天猫4.Java技术平台：1、Ja
今天你学编程了吗·2022-12-27 16:03

机器学习入门：第九章 随机过程

马尔科夫链看来要从老套路开始了，今天天气不错。昨天的天气如何？昨天的天气跟今天的天气会不会有关系？有什么关系？我们都比较清楚，如果说昨天的是个大晴天，天气是20度，那么今天的天气不太可能是下雪，零下10度。假设每天的天气是一种状态，天气的变化可以看成是，昨天的状态，转移到今天的状态。假设昨天的天气，用向量的方式来表示：[晴，雨]=[1.0,0.0]，表示是晴天，今天的天气[晴，雨]=[1.0,0.
go2coding·2022-12-27 12:22

深度学习入门笔记之DenseNet网络

目录设计理念DenseNet优势DenseNet的网络基本结构图DenseBlock模块参考资料论文：DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetMXNet版本代码（有ImageNet预
ysukitty·2022-12-26 16:37

深度学习入门笔记之VggNet网络

VGGNet是由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和谷歌旗下DeepMind团队的研究员共同研发提出的，获得了ILSVRC2014（2014年ImageNet图像分类竞赛）的第二名，将Top-5错误率降到7.3%，在Top-5中取得了92.3%的正确率，同年的冠军是googlenet。目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（152-1000层），GooleNet（2
ysukitty·2022-12-26 16:07

深度学习入门笔记之LeNet-5网络

一、基本简介LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了，它发表于1998年。LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。二、LeNet网络的基本结构LeNe
ysukitty·2022-12-26 16:58

深度学习入门理论（结合情绪识别）

文章目录1.人工智能的历史表情识别的意义和基本流程机器学习和卷积神经网络3维数据的卷积运算池化层CNN的可视化2.卷积神经网路和循环神经网络的区别3.注意力机制的概念准确率和召回率:参考文献：1.人工智能的历史早期的国际象棋仅包含程序员精心编写的硬编码规则，并不属于机器学习，这种方法称为符号主义人工智能。机器学习是一种新的方法，来代替符号主义的人工智能。传统的人工智能（符号主义人工智能），人输入的
沧海一声笑·rush·2022-12-26 12:02

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法机器学习入门课程复习：逻辑回归基于交叉熵代价函数的逻辑回归模型以及实现机器学习入门实验之逻辑回归、python、numpy1.获取数据2.对数据进行标准化、归一化处理划分训练集和测试集实现算法测试效果及模型评估实验效果
zhilanguifang·2022-12-26 11:19

机器学习入门之算法研究

个人公众号yk坤帝获取更多学习资料，学习建议1.2深度学习之前：机器学习简史深度学习之前：机器学习简史深度学习已经得到了人工智能历史上前所未有的公众关注度和产业投资，但这并不是机器学习的第一次成功。可以这样说，当前工业界所使用的绝大部分机器学习算法都不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具：有时没有足够的数据，深度学习不适用；有时用其他算法可以更好地解决问题。如果你第一次接触的机器学
yk 坤帝·2022-12-26 04:49

keras入门笔记2:我们来玩卷积层（ Convolution Layer）～一层卷积层分类Mnist！

哈啰哈啰～继之前的：keras深度学习入门笔记附录1：让我们看看有多少种让搭建好的模型开始跑的方式（fit和trainonbatch）https://blog.csdn.net/timcanby/article
timcanby·2022-12-25 04:34

深度学习入门-框架keras-5keras卷积层介绍

目录Conv1DConv2DConv3DSeparableConv1D深度方向的可分离1D卷积。SeparableConv2DConv2DTranspose转置卷积层(有时被成为反卷积)。Cropping1D它沿着时间维度（第1个轴）裁剪。Cropping2DCropping3DUpSampling1D放大图像UpSampling2DUpSampling3DZeroPadding1D首尾端填充0，
Chise1·2022-12-25 04:34

【深度学习入门】Anaconda常用命令总结

目录一、前言二、常用命令1、复制Conda虚拟环境2、添加镜像3、删除虚拟环境4、5、一、前言总结一下在服务器使用过程中常用的一些命令，以便后续查看使用。二、常用命令1、复制Conda虚拟环境在命令行中输入：condacreate-nenv2--cloneenv1其中env2是新创建的Conda环境，env1是被复制的Conda环境，复制完成后，两个环境的配置是完全相同的。2、添加镜像添加清华源镜
Donvink·2022-12-24 14:17

手把手教程：深度学习入门项目MNIST手写数字分类任务

基于Pytorch实现MNIST手写数字分类任务前言实现细节问题讨论参考资料运行环境系统：Win10CPU解释器：Python依赖包：AnacondaPytorch前言本文无需了解任何AI先验知识（当然有更好），快速入门AI基本脉络，手把手教你一步步搭建神经网络，并解决一个分类手写数字的实际问题。基本流程：搭建环境，导入依赖包下载MNIST数据集，并做预处理Dataset转化为Pytorch能识别
来知晓·2022-12-24 12:19

深度学习入门（八）------MNIST数据集处理

对这个MNIST数据集实现神经网络的推理处理。神经网络的输入层有784个神经元，输出层有10个神经元。输入层的784这个数字来源于图像大小的28×28=784，输出层的10这个数字来源于10类别分类（数字0到9，共10类别）。此外，这个神经网络有2个隐藏层，第1个隐藏层有50个神经元，第2个隐藏层有100个神经元。这个50和100可以设置为任何值。定义get_data()、init_network
程序员到程序猴·2022-12-24 12:19

【神经网络】神经网络中的矩阵的理解

在《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书中，看到讲解矩阵的章节，加深了我对矩阵的理解。脱离应用理解数学是很难的。将矩阵放在深度学习的环境里可以较好的理解矩阵的含义。这里假设你已经学过矩阵。
qilei2010·2022-12-24 08:02

pickle.load函数

importpicklesave_file=r"D:\【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现\【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现\ch03\dataset\mnist.pkl"withopen
YJZ555·2022-12-24 08:01

吴恩达机器学习入门笔记

一、绪论1、监督学习：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。监督学习包括回归和分类理解：监督学习中训练数据既有特征又有标签，通过学习，让机器在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。举例：①【回归】房子大小（特征），预测房价（标签）②【分类】肿瘤大小（特征），预测肿瘤是否良性（标签）2、无监督学习：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，
Umikaze_·2022-12-23 23:03

机器学习入门方法和资料合集

下面我将从以下几个方面整理机器学习入门的资源：（1）语言：机器学习中常用的语言。（2）书籍：书中自有
weixin_34326558·2022-12-23 23:28

使用TensorFlow进行机器学习入门篇（一）~实现三层简单全连接前馈神经网络

三层简单全连接前馈神经网络这里构建了一个由输入层，一层隐藏层，输出层的三层简单全连接前馈神经网络，输入层的节点为两个，隐藏层的节点为三个，输出层的节点为一个#导入1.2版本的TensorFlowimporttensorflowastf构建模拟输入层的数据构建神经网络的输入x，相当于流入神经网络的数据，这里为一行两列的小数，注意这里的列数要和输入层的节点数保持一致x=tf.constant([0.9
星空MakeLLA·2022-12-23 22:59

【机器学习】使用tensorflow 实现协同过滤算法

系列文章目录第十六章Python机器学习入门之协同过滤算法目录系列文章目录前言一、均值归一化二、利用TensorFlow来实现协同过滤算法1构建代价函数2更新参数三、寻找相关特征总结前言本文主要讲解如何使用
晓亮.·2022-12-23 22:26

kalman滤波学习入门向总结

kalman滤波学习总结目录kalman滤波学习总结1学习总结2演示代码3结果分析1学习总结（参考文献）1、卡尔曼滤波分为估计和更新两个部分2、分为过程噪声和测量噪声过程噪声：表示状态运动过程中产生的，比如下落过程的空气阻力、加热水壶时的热量散失，总之这一部分噪声不是由于观测器问题引起，并且要是满足高斯正态分布。Q表示其方差测量噪声：这一部分噪声由于测量器件引起，比如陀螺仪不准啥的，R表示其方差两
だが，断る·2022-12-23 20:37

深度学习入门课笔记（三）

目录一、序列数据二、语言模型三、RNN基本结构RNN的通过（穿越）时间反向传播四、门控循环单元引入门的循环网络（GRU）五、长短期记忆网络LSTM一、序列数据序列数据是常见的数据类型，前后数据具有关联性，比如我们说出的一句话，词与词之间互相有影响。举个例子：语音识别、机器翻译、视频的行为识别等二、语言模型语言模型是自然语言处理（NLP）的重要技术。在NLP中常把文本看成离散时间序列，一段长度为T的
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:09

深度学习入门课笔记（一）

深度学习入门课笔记（一）神经网络基础人工神经元**人工神经网络*：大量神经元以某种连接方式构成的机器学习模型。根据连接方式的不同分为很多种。第一个神经网络：感知机**but！！！
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:09
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