深度学习入门实战篇

2.3 慢慢变富 – 实战篇，如何选择标的物？

宏观视角+长期视角在前面的篇章中，已经做了充足而必要的心理建设，而这一章节是就如何选择标的物，来一个实战的操作。使用宏观视角，以全球的范围为起点，层层聚焦，逐步放大：在全球范围内，选择全球所有标的。1987到2019，世界指数的ACGR为7.86%。在全球范围内，寻找某个或几个头部地区。1987到2019，美国S&P的ACGR为9%在全球范围内，某个或几个头部地区选择某个或几个头部行业。在全球范围
于强_Daniel·2023-01-28 17:12

python学习历程之----基础篇（一）

从今天起，我们就正式开启了编程语言的学习之路了，在上一篇文章中呢，我们介绍了编程语言环境的搭建，还不会的伙伴们，可以回看上一篇文章哦，对于python编程呢，我们准备采取以下几个板块开始，分别是：基础篇，实战篇
世外居士·2023-01-28 16:45

深度学习入门笔记

前言博客内容均是对《深度学习入门—基于Python的理论与实现》一书2-6章的总结。以前也或多或少接触过一些相关知识，但都不成体系，故于此总结,大佬轻喷。
life情怀·2023-01-28 13:24

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第八章（深度学习）

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day4深度学习深度学习是加深了层的深度学习网络。通俗来说就是把神经网络的层数增加。
呆瓜种呆瓜·2023-01-28 13:24

[深度学习笔记(1)]深度学习入门

本系列是博主刚开始接触深度学习时写的一些笔记，写的很早了一直没有上传，趁着假期上传一下，作为分享，希望能帮助到你。目录前言一、什么是深度学习二、深度学习的应用三、深度神经网络的难题3.1梯度消失/梯度爆炸3.2过拟合3.3网络退化总结前言近年来，随着人工智能的发展，深度学习已经成为了热门的学科。在详细阐述深度学习之前，必须先理清人工智能、机器学习和深度学习之间的区别。从这张图可以看出，机器学习是人
阿飞没有花福蝶·2023-01-28 13:53

深度学习入门学习笔记

1、神经网络的反向传播2、卷积神经网络CNN原理详解3、卷积神经网络入门4、深层神经网络5、Tensorflow相关
ivory-yy·2023-01-28 13:53

《深度学习入门》笔记（一）

第一章、python入门第一章python入门较为基础简单，这里对于python的介绍、安装等内容不进行赘述，简要介绍下NumPy及Maplotlib需要注意的地方。1、NumPyNumPy的数组类（nump.array）中为深度学习中，经常出现的数组及矩阵运算提供了很多便捷的方法。①由于NumPy是外部库，所以首先导入库：importnumpyasnp其中，as的意思是将numpy作为np导入，
新手小嵩·2023-01-28 13:52

深度学习笔记—从入门到入门

深度学习深度学习入门神经网络以及误差反向传播神经元模型传统神经网络激活函数‘层’的概念误差反向传播算法神经网络到深度学习经典深度学习网络模型语义分割经典FCN模型（待）deeplabv3+模型（待）目标检测
A1chemist·2023-01-28 13:22

《深度学习入门》学习笔记

1.Python入门Python解释器也被称为“对话模式”，用户能够以和Python对话的方式进行编程。Python是属于“动态类型语言”的编程语言，所谓动态，是指变量的类型是根据情况自动决定的。1.1NumPy在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy的数组类（numpy.array）中提供了很多便捷的方法，在实现深度学习时，我们将使用这些方法NumPy数组（np.array）可以
woyaottk·2023-01-28 13:21

SAS数据挖掘实战篇【七】

SAS数据挖掘实战篇【七】6.5SASEM数据挖掘-----预测模型１问题定义目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。
weixin_30673611·2023-01-27 14:43

799页！吴恩达深度学习笔记.PDF

吴恩达深度学习课程，是公认的最优秀的深度学习课程之一，目前没有教材，只有视频，本文提供完整笔记下载，这本笔记非常适合和深度学习入门。
风度78·2023-01-27 02:19

互动教学经验-第42讲-如何创建自己的课件主题（模板）-实战篇02

由于这案例是第二个练习，所以很多步骤会省略，建议老师们先从基础篇和实战篇01入手，熟悉后再来练习实战02。
觅晨·2023-01-26 10:54

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(六)

第4章神经网络的学习4.3数值微分4.3.1导数4.3.2数值微分的例子4.3.3偏导数4.4梯度4.4.1梯度法4.4.2神经网络的梯度4.5学习算法的实现4.5.12层神经网络的类4.5.2mini-batch的实现4.5.3基于测试数据的评价4.3数值微分4.3.1导数导数定义公式如下：df(x)dx=lim⁡h→0f(x+h)−f(x)h\frac{df(x)}{dx}=\lim_{h\t
weixin_43114885·2023-01-26 08:30

斋藤康毅-深度学习入门 学习笔记四

ch神经网络的学习损失函数1.1均方误差importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)if__name__=='__main__':y=[0.1,0.05,0.6,0.0,0.05,0.1,0.0,0.1,0.0,0.0]t=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]print(mean_squared_er
Raymond_YP·2023-01-26 08:23

深度学习入门 之 Matplotlib学习笔记（一）

引言：matplotlib是python很方便的一个绘图库，可以绘制比如线状、柱状、折线、2D、3D等图片。目录一、基本功能二、图像解释2.1legend图例2.2annotation标注三、图像绘制3.1scatter散点绘制3.2bar柱状图3.3contour等高线图3.4Image图片3.53Dplot一、基本功能matplotlib画图基本用法包括：基本图像的绘制、选取XY坐标轴及设置坐
敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:31

深度学习入门 之 Pandas学习笔记（一）

目录引言：一、pandas基本介绍1.1创建序列方法1.2常用方法二、pandas选择数据2.1根据标签选择loc2.2根据位置选择iloc2.3根据标签和位置结合选择ix2.4布尔选择booleanindexing三、pandas设置值3.1常用修改值方法3.2添加新列引言：pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，
敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:01

深度学习入门 之 Tensorflow学习笔记（一）

介绍：tensorflow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。简单来说就是使用tensorflow建立一个算法结构，之后放入数据，不断循环结构改变参数，最终得到一个较为完善的神经网络结构。神经网络不同层次间是对特征的处理，将一个特征变为另外一个特征，tensorflow的最终目的就是模拟出预测的曲线。1、optimizer优化器“优化器是引导神经网络更新参数
敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:01

深度学习入门 之 Numpy学习笔记（二）

接上在前面我们已经学习过数组的部分计算方法了。接下来主要是体验一下Numpy的强大功能~目录一、Numpy其他常用计算方法2求索引3求平均值4求中位数5矩阵转置6数组迭代6.1行迭代6.2列迭代6.3迭代元素7array合并7.1按行合并7.2按列合并8array分割8.1等份分割8.2不等份分割9array赋值9.1关联赋值9.2非关联赋值10其他一、Numpy其他常用计算方法t1=np.ara
敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:31

Python代码、PowerBI可视化详细解释给你听（下-实战篇）

在上一篇中，我讲解了关联规则的原理和实现步骤，如果大家看懂了，其实很好理解。但是说起来容易做起来难，如何通过工具将原始数据处理得到有效可靠的结果还是会存在问题。实际工作是让你解决问题而不只是说出解决思路。本篇就是在理论的基础上，结合实际数据来展示如何使用Python实现关联规则和如何在PowerBI中导入Python脚本生成数据表并以可视化的方式动态展示。在使用Python解决某个问题时，其实并不
DataMiningSharer·2023-01-25 12:43

黑马---Redis实战篇

（一）、缓存（1）、什么是缓存缓存就是数据交换的缓冲区，称作Cache,是存储数据的临时地方，一般读写性能高（2）、添加Redis缓存service层代码@OverridepublicResultgetShopById(Longid){Stringkey=RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY+id;//TODO1.在缓存中查找数据StringshopJson=stringRe
未扬·2023-01-23 13:24

深入浅出神经网络pdf,神经网络 pdf

求《神经网络与深度学习讲义》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创《深度学习入门基于Python的理论与实现》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源写作猫。
普通网友·2023-01-23 08:23

1.时间复杂度分析和空间复杂度分析

时间复杂度分析入门篇基础篇高级篇实战篇文章目录时间复杂度分析前言一、大O复杂度表示法二、时间复杂度分析几种常见时间复杂度实例分析1.O(1)2.O(logn)、O(nlogn)空间复杂度分析总结前言复杂度分析是整个算法学习的精髓
tzzt01·2023-01-22 23:36

深度学习入门Affine层关于偏置的反向传播

在学习Affine层的时候，逆向传播时db=dy在纵向方向上的和，看到这我就有点懵逼了，想了很久，也算是相通了，但不确定这就是正确方法，仅供参考。m1.因为偏导数与其对应的参数形状是一致的，所以dy与y同型。从dy逆向传播到+号，加号在逆向传播中的作用仅仅是将导数原封不动继续往前传递，而b是一个一维数组，所以肯定是将dy横向或纵向相加，再结合广播的原理，可以得出应该是横向相加。（个人感觉方法2更加
即兴表演233·2023-01-21 14:48

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门
阿_旭·2023-01-21 14:18

深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN
心无旁骛~·2023-01-21 10:53

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172
「已注销」·2023-01-21 09:12

《深度学习入门基于Python的理论与实现》知识总结

编辑第一章：Python入门简要介绍了Python、Numpy、Matplotlib安装及基本用法。第二章：感知机1、感知机（人工神经元）是神经网络的起源算法，给定一个输入，输出一个既定值；2、感知机将权重w1、w2...和偏置b设置为参数；3、单层感知机可以表示与门、或门和与或门，无法表示异或门；4、双层感知机可以表示异或门；5、单层感知机只能表示线性空间。多层感知机可以表示非线性空间，理论上能
Yuling_666·2023-01-20 15:06

深度学习入门

PythonBasic$python3>>>1+23>>>1-2-1>>>4*520>>>7/51.4>>>3**29>>>type(10)>>>type(2.718)>>>type("hello")>>>x=10>>>print(x)10>>>x=100>>>print(x)100>>>y=3.14>>>x*y314.0>>>type(x*y)>>>a=[1,2,3,4,5]>>>print(a
MINGgoS·2023-01-20 13:31

深度学习基础篇： 常用的神经网络层

实战篇中，人脸识别模型的搭建看似非常复杂，其实都是由一些常用的神经网络层搭建而来，只要我们明白了这些网络层，搭建一个模型就不再困难了神经网络搭建的方式有2种：顺序模型和函数式API计算机视觉常用的神经网络层
Bonjour~Bridge·2023-01-19 20:38

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释，非常详细

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172Jackiedan
「已注销」·2023-01-19 19:33

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172
「已注销」·2023-01-19 19:24

dnn分类鸢尾花 pytorch_基于PyTorch的深度学习入门教程之训练一个神经网络分类器...

本文参考PyTorch官网的教程，分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长，这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part1：PyTorch简单知识Part2：PyTorch的自动梯度计算Part3：使用PyTorch构建一个神经网络Part4：训练一个神经网络分类器Part5：数据并行化本文是关于Part4的内容。Part4：训练一个神经网络分类器前面已经介绍了定义神经网络，计算损失和更
weixin_39585886·2023-01-19 16:52

算法实战篇（二），Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法

本篇是我们算法实战的第二篇，针对的是我们在“基础算法篇（六），基于AC框架的PPO算法”中提出的相关算法，具体算法中部分参考了莫烦老师的相关代码，在这里向莫烦老师表示感谢。Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法一、基础游戏背景介绍二、主函数三、Agent类（一）PPO类的初始化函数（二）建立Critic深度神经网络（价值网络）1.价值网络的建立2.更新方法的定义（三
samurasun·2023-01-19 15:13

深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN
心无旁骛~·2023-01-19 12:45

深度学习入门1个月log#1 学习步骤+搭建tensorflow环境+知识点总结

深度学习入门记录[\1]作为一个计算机专业的纯小白，现大二暑假，准大三的孩子。在大一暑假参加过（很shui的）机器人比赛就喜欢上robot了，决定走上AI道路。
SchrodingerSDOG·2023-01-19 09:16

深度学习基础——图像卷积操作二维、三维（python）

参考：【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作基础知识见参考链接直接记录编程实践部分：二维卷积importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt输入测试图片：srcImg
Iris.YY·2023-01-18 14:16

深度学习入门到精通——基本的卷积神经网络

原始卷积神经网络局部连接（稀疏链接）原理操作：卷积核可以当做是个滤波器，核参数的变化会形成不同的滤波器，例如高通滤波器、低通滤波器、阻带滤波器等等。利用不同的卷积核对同一个特征图进行卷积，采用滑动窗口的步长。卷积神经网络的能力强弱一般取决与卷积通道数的多少与特征图的大小。首先清楚两点：深度学习中，网络越深，学习到的特征高度语义化、抽象化、其能力也越强。网络模型越宽，学习到的特征更具多样性。两者往往
小陈phd·2023-01-18 14:45

深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）

填充（padding）在上图中，输入图片尺寸为3×33\times33×3，输出图片尺寸为2×22\times22×2，经过一次卷积之后，图片尺寸为2×22\times22×2，经过一次卷积之后，图片尺寸变小。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下（卷积核的高和宽分别为kh和kwk_h和k_wkh和kw）:Hout=H−kh+1Wout=W−kw+1H_{out}=H-k_h+1\\W_{out}=W-
心无旁骛~·2023-01-18 14:13

深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念

如果对卷积计算没有概念的可以看本博主的上篇文章深度学习入门基础CNN系列——卷积计算一、感受野（receptivefield）这里先给出概念，感受野：在卷积神经网络CNN中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小
心无旁骛~·2023-01-18 14:13

深度学习入门基础CNN系列——卷积计算

卷积计算卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关（cross-correlation）运算，与数学分析中的卷积定义有所不同，这里跟其他框架和卷积神经网络的教程保持一致，都使用互相关运算作为卷积的定义，具体的计算过程如图所示。互相关计算虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但
心无旁骛~·2023-01-18 14:39

深度学习入门 实验part（上）

加载数据集原本的minist.py脚本进入到这一行之后一直报503错误，由于我对爬虫类了解不多，最后选择手动下载了minist数据集，再进行处理。直到这里算是数据加载完成了。三、神经网络pickle功能：这个功能可以将程序运行中的对象保存为文件。如果加载保存过的pickle文件，可以立刻复原之前程序中运行的对象。读取MINST中的数据不知道是不是sys.path.append(os.pardir)
Nismilesucc·2023-01-18 11:38

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充
打不死的小黑·2023-01-18 10:10

深度学习入门之数组转换图片不同方法比较

一、如何查看npz文件中的文件从网上下载的数据集是npz格式的，无法直接用解压程序打开，需要借助python查看。利用python查看其中的文件的程序如下：importnumpyasnpface_data=np.load('C:/Users/Lenovo/Desktop/eye_tracker_train_and_val.npz')print(face_data.files)运行该段程序，可以看到
NUAA_CJX·2023-01-18 01:44

深度学习_加法&乘法层的实现

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现在深度学习中有一种高效计算权重参数梯度的方法----误差反向传播法。可以通过画计算图，来帮助理解误差反向传播法。
AI 黎明·2023-01-17 07:52

深度学习之CSPNet分析

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
tt丫·2023-01-16 09:04

深度学习入门---从配置环境开始--序言python配置

在windows下配置：win10，cpu开始默认安装了python3.7，但么有找到tensorflow，所以版本换3.6，pipinstalltensorflow但仍提示nomodule，进入python后，查看sys.path：输入命令>>importsys>>sys.path>>sys.path.append("安装路径\\Anaconda3\\Lib\\site-packages\\")
shxmx·2023-01-16 08:37

深度学习入门项目（Pytorch）

可以自己手动更改EPOCH和LR来使预测更佳准确importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2importtime#fromgoogle.colab.patchesimportcv2_imshowtis1=t
程序大牢·2023-01-16 08:36

深度学习入门：适合初学者的5个计算机视觉免费开源项目

用于图像字幕的开源计算机视觉项目你是否曾经希望过一些可以为你的社交媒体图像加字幕的技术，因为你和你的朋友都无法提出很酷的字幕。用于图像字幕的深度学习助你一臂之力。图像字幕是为图像生成文本描述的过程。它是计算机视觉和自然语言处理（NLP）的组合任务。计算机视觉方法有助于理解并从输入图像中提取特征。此外，NLP以正确的单词顺序将图像转换为文本描述。以下是一些有用的数据集，可帮助你使用图像字幕：1.CO
TSINGSEE·2023-01-16 08:04

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十三)

第7章卷积神经网络7.5CNN的实现7.6CNN的可视化7.6.1第1层权重的可视化7.6.2基于分层结构的信息提取7.7具有代表性的CNN7.7.1LeNet7.7.2AlexNet7.5CNN的实现CNN各层示意图：隐藏层：Convolution-ReLU-Pooling输出层的前一层：Affine-ReLU输出层：Affine-SoftmaxSimpleConvNet初始化：参数和函数：in
weixin_43114885·2023-01-16 08:21

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(九)

第6章与学习相关的技巧6.1学习过程中参数更新最优化方法6.1.2SGD1.SGD的实现2.SGD的缺点6.1.4Momentum1.Momentum公式2.Momentum的实现6.1.5AdaGrad1.AdaGrad的公式2.AdaGrad的实现6.1.6Adam1.Adam的特点2.Adam的实现6.1.8基于MNIST数据集的更新方法的比较6.2权重初始值的设置方法6.2.2隐藏层的激活
weixin_43114885·2023-01-16 08:50
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