深度学习入门实战篇第25页

深度学习入门

深度学习入门序1、什么是深度学习1.1人工智能、机器学习和深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习规则和表示1.1.4“深度学习”中的“深度”1.1.5理解深度学习的工作原理，

after 19.·2023-01-06 14:35

人脸识别美颜算法实战-深度学习基础知识

南妮儿·2023-01-06 07:31

Flink实战篇一

简介记录flink实战依赖父亲工程依赖881.13.61.82.121.7.303.1.2org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-java_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-connector-kafka

顶尖高手养成计划·2023-01-05 18:05

一步步搭建可识别CIFAR10中10个类别的卷积神经网络（基于Pytorch）|深度学习入门项目

本文针对上图的卷积神经网络搭建一个能够进行10个类别的图像进行识别如果想观察其测试集的损失度和精度可以通过Tensorboard进行记录。（参考于B站小土堆的Pytorch讲解）首先实现对上图的神经网络的实现，这部分代码主要实现构建卷积神经网络，也是神经网络的核心代码。classMayu(nn.Module):def__init__(self):super(Mayu,self).__init__(

Mr.Mayuyuyuyu·2023-01-05 14:18

Python深度学习项目—MINST书写数字识别（含全部源代码）

MINST书写数字识别目录Python深度学习项目—MINST书写数字识别一、项目简介二、项目结构及环境三、网络结构介绍四、程序文件介绍五、使用介绍六、源代码获取一、项目简介1）概述：手写数字识别项目是深度学习入门的基础项目

贪婪的小白·2023-01-05 13:01

语音识别入门第四节：隐马尔可夫模型（HMM）（实战篇）

本节理论笔记见：语音识别入门第四节：隐马尔可夫模型（HMM）前向算法核心代码如下：a=np.zeros((T,N))a[0,:]=[pi[k]*B[k][O[0]]forkinrange(N)]fortinrange(1,T,1):a[t,:]=[sum([a[t-1][j]*A[j][i]forjinrange(N)])*B[i][O[t]]foriinrange(N)]prob=sum(a[T

安静_xju·2023-01-05 11:22

PyTorch深度学习入门笔记（六）torchvision 中的数据集使用

课程学习笔记，课程链接学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。文章目录一、torchvision二、CIFAR数据集2.1下载数据集2.2数据集的使用2.3transforms的使用2.3其他数据集的使用目的：如何把数据集和Transforms结合在一起介绍科研中使用的一些标准数据集和下载、查看、使用方法一、torchvisionpytorch官网：https://pytorch.org/

雪天鱼·2023-01-05 11:34

CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT代码实战篇

秃头小苏·2023-01-05 09:42

PyTorch深度学习入门笔记（十二）神经网络-非线性激活

课程学习笔记，课程链接学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。文章目录一、非线性激活常用函数介绍1.1ReLU1.2Sigmoid一、非线性激活常用函数介绍非线性激活的目的是为了给我们的神经网络引入一些非线性的特质。依然是打开官方文档：比较常用的函数是nn.ReLu:1.1ReLU对应的函数图是：参数：inplace=True时，会修改input为非线性激活后的结果；inplace=Fal

雪天鱼·2023-01-05 03:11

实战篇3：一切皆对象，文件目录体系（节点树）

AOS与阿里名称冲突，现改为OACS；面向对象汇编语言OASM（Objectassemblylanguage），又带一点点C风格，改名为OACS、即是带一点C风格的面向对象汇编语言系统（ObjectassemblylanguageCsystem）。一切皆对象，相比unix/linux的一切皆文件，会显得范围更广一些；许多内核对象，如内存对象、CPU对象、IPC对象、线程对象、等等，是没有文件i节点

夜星无意水有情·2023-01-04 23:23

ROS实战篇（一）如何在ROS中编写自己的package？------ 以节点通信为例

package(软件包)，是ROS项目的基本组成单位，每个package都有其特定的实现功能。本文以在ROS中自己从零开始实现节点通信为例，讲解如何编写自己的package。1、创建工作区，即工作目录：mkdir-p~/roswhite_ws/src这里使用-p关键字，可以创建两层目录，即roswhite和子目录src。我们自己创建的package或者从别人那里拷贝过来的package必须要放在s

Shannon1234·2023-01-04 12:25

CS231n Assiganment#1解析（一）——KNN

前言前段时间学习了深度学习入门课程斯坦福CS231n，巩固和理解课程的最佳方式就是完成课后代码作业。在这里记录下本人对作业的思考和解析，以供大家参考。关于CS231n学习笔记翻译，强烈推荐知乎专栏。

不觉岁华成暗度·2023-01-04 11:34

pytorch元素相乘_Pytorch深度学习入门--2.Tensor数学操作及线性代数运算

1常用的数学操作在pytorch官方文档上，Tensor的数学操作方法有90多种，下图给了经常使用的25种数学操作方法（除线性代数运算外，线性运算下面会介绍）方法说明add()Tensor中每个元素同加一个标量，或与另一个Tensor逐元素相加mul()Tensor中每个元素同乘一个标量，或与另一个Tensor逐元素相乘div()Tensor中每个元素同除一个标量，或与另一个Tensor逐元素相除

weixin_39600704·2023-01-04 03:14

深度学习入门（4）----用循环神经网络进行自然语言处理

应用背景介绍：自然语言具有时序特征，因此可以通过循环神经网络对自然语言进行处理。自然语言是以词、句、文章这些语言元素为单位的。python中最常用的word2vec工具是可以将单词转换成向量，将单词转换成向量的好处主要有以下两个：（1）将单词向量化，实现数字化处理，从而直接通过神经网络进行计算；（2）利用了向量之间的距离计算，从而可以计算出不同的单词之间的距离，从而不同的单词之间的关系可以用距离向

我这一次·2023-01-03 06:03

深度学习入门——神经网络激活函数之阶跃函数

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefstep_function(x):returnnp.array(x>0,dtype=np.int)x=np.arange(-0.5,0.5,0.01)y=step_function(x)plt.plot(x,y)plt.ylim(-0.1,1.1)#指定y轴的范围plt.ylabel('y')plt.xla

我是小杨我就这样·2023-01-02 08:26

想入门深度学习？你需要先搞懂这三个问题

今天聊三个深度学习入门问题，是在公号后台大家经常提到的。第一个问题，学深度学习是不是需要先学机器学习？说实话我有点意外，对于怎样学深度学习，我设想过各种问题，但没想到大家最好奇的会是上面这个问题。

hzbooks·2023-01-02 07:39

深度学习入门篇：说人话，到底什么是Embedding，为什么要引入它

先来看看谷歌的解释，应该是网上能找到最棒的版本了。Embedding是一个相对低维的空间，可以将高维向量转换到其中。Embedding使得机器学习更容易在大规模的输入上进行，比如表示单词的稀疏向量。理想情况下，Embedding通过将语义相似的输入紧密地放置在Embedding空间中来捕获输入的一些语义。Embedding可以跨模型学习和重用。这个解释已经很通俗易懂了，但我相信对于很多机器学习小白

清华江同学·2023-01-01 08:14

pytorch应用（入门1）

学习用具《深度学习入门之Pytorch》廖星宇在Z-library上能搜到。

懒回顾，半缘君·2022-12-31 15:47

github标星8331+：吴恩达深度学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）...

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，star数达到8331+，曾经有相关报道文章。

机器学习算法那些事·2022-12-31 12:10

AWS人工智能主题学习月：深度学习入门笔记

目录一、深度学习入门课程的学习重点二、简单介绍一下深度学习和神经网络1.深度学习2.神经网络3.深度学习储备知识拓展三、深度学习生产生活实际案例四、深度学习的框架介绍总结深度学习是机器学习中的一种方法，

牛大了2022·2022-12-31 09:53

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统（实战篇）

练习基础代码（包括音频文件、音频文件读取代码、预加重代码、分帧加窗代码、快速傅里叶变换代码）可从Github中获取，链接如下：GitHub-nwpuaslp/ASR_Course。本节理论笔记见：语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统lib_vit.c中需要添加代码如下：intstartState=graph.get_start_state();//togetthestartstat

安静_xju·2022-12-30 15:56

深度学习入门（六十六）循环神经网络——束搜索

深度学习入门（六十六）循环神经网络——束搜索）前言循环神经网络——束搜索课件贪心搜索穷举搜索束搜索总结教材1贪心搜索2穷举搜索3束搜索4小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-12-30 08:22

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

【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

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

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

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

Python机器学习经典模型实战篇

B站账号@狼群里的小杨，记得点赞收藏加关注，一键三连哦！朴素贝叶斯算法实例文本分类fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklear

水云仙君·2022-12-28 13:27

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

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

Redis实战篇（四）分布式锁

一、定义满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。特性：多进程可见互斥高可用高性能安全性二、实现三、基于Redis原理1、获取锁互斥：确保只能有一个线程获取锁非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回falseSETNXlockthread1#添加锁，NX互斥，EX设置超时时间SETlockthread1NXEX102、释放锁手动释放超时释放DELlockEXPIRElock5四、初级版

珠光·2022-12-27 10:18

《Redis实战篇》五、分布式锁-redission

5.1分布式锁-redission功能介绍基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：重入问题：重入问题是指获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，比如HashTable这样的代码中，他的方法都是使用synchronized修饰的，假如他在一个方法内，调用另一个方法，那么此时如果是不可重入的，不就死锁了吗？所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的synchron

爱编程的大李子·2022-12-27 10:43

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

采用SMO优化算法训练SVM（实战篇）

算法笔记更新~引入 SVM（支持向量机），相信有一些机器学习基础的朋友对这个算法应该早已耳熟。SVM是现有的机器学习基础算法里较为能扛的一个。此篇文章偏向实战，对svm背后繁杂而又精致的数学知识不做展开叙述，笔者学习时参考的是东大一位智慧与才情并存的教授在知乎发表的文章：零基础学习SVM，教授讲解的十分详细，引人入胜，层层递进的同时令人不禁感慨数学的美妙！如果你对svm最后的目标函数一无所知，同

且听风吟~·2022-12-26 16:06

python数据分析实战案例logistic_Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率...

Python版本：Python3.x运行平台：WindowsIDE：Sublimetext3一、前言本文对梯度上升算法和改进的随机梯度上升算法进行了对比，总结了各自的优缺点，并对sklearn.linear_model.LogisticRegression进行了详细介绍。二、改进的随机梯度上升算法梯度上升算法在每次更新回归系数(最优参数)时，都需要遍历整个数据集。可以看一下我们之前写的梯度上升算法

weixin_39786155·2022-12-26 16:05

Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率

https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77851973

liang583206·2022-12-26 16:00

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

python数据与挖掘实战学习：实战篇第八章中医证型关联规则挖掘笔记

第八章中医证型关联规则挖掘8.1背景与挖掘目标中医药治疗恶性肿瘤，从整体出发，调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡，根据不同的临床证候进行辩证论治。确定“先证而治”的方向：即后续证候尚未出现之前，需要截断恶化病情的哪些后续证候。发现中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴。挖掘目标：1）借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中

bib_i·2022-12-26 15:43

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

gephi生成网络关系图_用python分析小说人物关系——实战篇

点击菜单栏“粉丝福利”拿小度，兑手机！作者：罗炎培来源：人工智能学习圈用到的工具jiebajieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。gephigephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，然后再进行绘制

weixin_39906906·2022-12-26 07:57

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

推荐频道

深度学习入门实战篇