且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象（无论是人、粒子还是原子）。

一、深度学习日历软件。第一，点搜问，多点点，搜寻一下，不懂再问。第二，分组，不用太多，大类就好，免得陷于焦虑。第三，哪些进入日历。

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

当你阶段性取得一定业绩时，应该多看看别人的“失败案例”，你会发现成功只是暂时的，偶然的，但失败大多数是相通的，研究失败可以做到“防范于未然”，当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”，让自己深度历练，深度学习

什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagationalgorithm）全称“误差反向传播”，是在深度神经网络中，

深度学习之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法？

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文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播）算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一

注：封面画师：新雨林-触站说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪，可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学，可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1：通过反

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鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。

它们集成了各种深度学习技术，可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现，在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。

我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。

以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1项目介绍其实，很明显这个项目和

二、Miniconda安装指南：轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合：打造专属深度学习环境四、PyTorch环境配置进阶：优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。

概述人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了许多领域。

将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶，产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。

尽管AlexNet（2012）的代码只比LeNet（1998）多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。

1.GPT-4出色的创新思考和知识整合能力GPT-4通过深度学习和大规模训练所获得的生成与推理能力，极大地扩展了其在创新思考和知识整合方面的应用：新颖观点生成：基于对海量文本数据的理解，GPT-

在过去50年，机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长，统计领域（在很大程度上忽视计算的考虑）到广泛的学科（该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论）已经设计了许多学习算法

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

文｜沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式深度学习领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力，未来我们会发布一系列文章，来从同步

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目：https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日，「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办，本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超，在「隐语开源社区Meet

1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻，有几个观测序列，就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻，算出alpha值i

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。

目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion

王老师认为，未来课程发展趋势是——指向有意义的深度学习。不管是北京十一中学、还是先锋学校，教育改革的出发点，都是源自于大家对现有教学的反思，学习效率低下，兴趣不浓，而这种结果又主要

ChatGPT，全称GenerativePre-trainedTransformer，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它由OpenAI团队开发，并已经在2018年6

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。

通过将人工智能算法应用于单片机中，可以实现设备的自学习、自适应和智能决策能力，使设备更加智能化和智能化。2.智能家居和智能城市：单片机技术在智能家居和

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响