深度学习入门实战篇第29页

【《深度学习入门》—— 学习笔记（二）】

《深度学习入门》——学习笔记（二）_5-8章第五章误差反向传播法方法一：基于数学式-严密简洁方法二：基于计算图（computationalgraph）-直观5.1计算图【用计算图求解】构建计算图在计算图上

机电恐龙·2022-12-01 04:28

【读书笔记】《深度学习入门——基于python的理论与实现》

笔记结构索引提高学习效果tips参数optimizers:寻找最优权重参数最优化方法权重参数初始值设定超参数过拟合函数激活函数输出层函数损失函数im2col函数层Affine层Softmax-with-loss层BatchNorm层CNN卷积层池化层简单CNN提高学习效果tips集成学习、dropout层、学习衰减率、dataaugmentation(如图像的旋转、平移、crop、flip处理等)

changreal·2022-12-01 04:57

Pytorch深度学习入门：60分钟闪电战

目录1.学习基础知识1.1运行教程代码1.2如何使用本指南2.快速启动2.1与数据打交道2.2建立模型2.3优化模型参数2.4保存模型2.5装载模型3.张量3.1初始化一个张量3.1.1直接来自于数据3.1.2从一个NumPy数组3.1.3来自另一个张量。3.1.4使用随机或恒定值：3.2张量的属性3.3对张量的操作3.3.1标准的类似numpy的索引和切片。3.3.2连接张量3.3.3算术运算3

fangshuo_light·2022-12-01 00:06

第830期机器学习日报(2016-12-26)

机器学习日报2016-12-26从技术角度，回顾2016年语音识别的发展@专注云计算苹果公司论文《通过对抗性训练从模拟和无监督的图像来学习》@网路冷眼给深度学习入门者的Python快速教程–基础篇@专注云计算

机器学习日报·2022-11-30 16:54

Redis实战篇（三）秒杀

一、全局唯一ID（1）定义全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一半满足下列特性：唯一性高可用高性能递增性安全性为了增加ID的安全性，我们不直接使用Redis自增的数值，而是拼接一些其他的信息。ID的组成部分：符号位：1bit，永远为0时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年序列号：32bit，秒内计数器，支持每秒产生2ⁿ32个不同的ID（2）代码实现@Compon

珠光·2022-11-30 10:28

Spark修炼之道系列教程预告

课程内容Spark修炼之道（基础篇）——Linux基础（15讲）、Akka分布式编程（8讲）Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通（30讲）Spark修炼之道（实战篇）——Spark应用开发实战篇

zhouzhihubeyond·2022-11-30 08:41

Spark修炼之道——Spark学习路线、课程大纲

课程内容Spark修炼之道（基础篇）——Linux基础（15讲）、Akka分布式编程（8讲）Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通（30讲）Spark修炼之道（实战篇）——Spark应用开发实战篇

zhouzhihubeyond·2022-11-30 08:41

深度学习入门6-RNN、LSTM、GRU和注意力机制的代码实现

文章目录前言一、导入库二、各框架实现1.RNN2.LSTM3.GRU4.注意力机制总结前言今天要实现的代码是RNN、LSTM、GRU和注意力机制的框架部分。RNN、LSTM和GRU的框架图如上所示。一、导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF二、各框架实现1.RNNrnn=nn.RNN(64,4,3)#input_si

时光轻浅，半夏挽歌·2022-11-30 03:14

PyTorch深度学习入门笔记（六）神经网络大学习

神经网络的基本骨架nn.Module的使用torch.nn.简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.htmlContainers中文翻译为容器，但这里可以理解为骨架，往这个骨架中添加一些内容就可以构成一个神经网络ConvolutionLayersPoolingLayersPaadingLayers都是要添加进网络

Charliefive·2022-11-30 01:59

深度学习之基于CNN实现汉字版手写数字识别（Chinese-Mnist）

Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese

starlet_kiss·2022-11-29 23:30

Python数据挖掘实战篇：利用KNN进行电影分类

题目下面数据集中序号1-12为已知的电影分类，分为喜剧片、动作片、爱情片三个种类，使用的特征值分别为搞笑镜头、打斗镜头、拥抱镜头的数量。那么来了一部新电影《万里归途》，它属于上述3个电影分类中的哪个类型？用KNN是怎么做的呢？已知万里归途的搞笑镜头是23个，拥抱镜头是3个，打斗镜头是17个。运行代码importnumpyasnpimportmathdefcreateDataset():#数据集mo

龙眸·2022-11-29 18:15

深度学习入门学习笔记之——神经网络的学习

神经网络的学习这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。1、从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的

前丨尘忆·梦·2022-11-29 14:21

实战篇

说白了，哪一个行业不是吃青春饭呢？无论哪个行业，大部分的从业人员都是在拿青春赌明天。而且很残忍的一个事实是，没有人的工作是不可取代的，如果你辞职，老板极力挽留，那就说明，你是那帮取代你的候选人当中最便宜的。市场在逐渐成熟，程序员的前景确实灰暗，算不上危言耸听。但是这种说法也算不上客观，因为大部分的行业都有这个特点。之所以没见其他行业的人跳出来说事，兴许恰恰说明程序员群体有着高度自省的能力。嗯，我就

A小小开发者·2022-11-29 14:50

实战篇

开头经常会有人问：“现在学习Android开发还有前景？”我的看法是现在只是市场趋于平稳了，对开发人员的要求越来越好了，这并不代表没有前景了。移动开发不等于App开发，所有新的技术浪潮其实都可以融入到移动开发的体系里，比如IOT、音视频、边缘计算、VR/AR，我们要做的，只是打好基础，随时准备战斗。其次，从心态上，我觉得我们千万不要把时间浪费在纠结问题上，而是应该放在解决问题上。“王者荣耀”“吃鸡

程序员大婕·2022-11-29 14:17

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现前言循环神经网络——循环神经网络从零开始实现教材1独热编码(one-hot)2初始化模型参数3循环神经网络模型4预测5梯度裁剪6训练7小结前言核心内容来自博客链接

澪mio·2022-11-29 14:45

深度学习入门笔记(一)

用哔哩哔哩上跟着李沐学AI尝试入门深度学习,这里是笔记区,用于记录以整理所学工具篇pytorch类似于numpy中的数组ndarray,pytorch也有自己的数组张量(tensor)二者相似但不相同创建一个内容为0~11的张量:1.在一个tensor中可以使用的方法:shape()返回tensor形状2.numel()numberofelement,返回元素个数(返回值为一个int类型)3.re

firebeans·2022-11-29 13:09

深度学习入门笔记（李沐）(一)

深度学习入门学习记录（一）文章目录深度学习入门学习记录（一）一、数据处理基础知识二、数据预处理1.创建一个人工数据集，并且储存在csv的文件一、数据处理基础知识x=torch.arange(12)#张量

物联网搬砖人·2022-11-29 13:27

机器学习/深度学习入门：损失函数

分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）和Softmax交叉熵交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：对于交叉熵理解比较透彻：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834Softmax关于Softmax函数（一般在神经网络中，sof

M_Z_G_Y·2022-11-29 08:28

深度学习入门——mini_batch小批量数据提取

在全部数据中提取出小批量的数据，作为全部数据的近似。神经网络的学习也就是针对每个mini_batch数据进行学习#oding:utf-8importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromdataset.mnistimportload_mnist(x_train,t_train),(x_test,t_test)=load_mnist(n

我是小杨我就这样·2022-11-29 08:58

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新，本文主要讨论Mini-Batch算法、Momentum算法、RMSprop以及Adam算法。1.2为什么要改进梯度下降对于一个数据量适中的数据集而言，可以直接利用梯度下降或者随机梯度下降(Stoc

yasNing·2022-11-29 08:51

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现mini-batch是在训练数据中随机选择小批量的数据，进行深度学习找到合适权重值。

AI 黎明·2022-11-29 08:48

深度学习入门(一)：LeNet-5教程与详解

1.什么是LeNetLeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，在多年的研究和许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeNet：主要用来进行手写字符的识别与分类确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门

xiongxyowo·2022-11-29 07:50

python编程300集免费-python 300本电子书合集

链接:https://pan.baidu.com/s/1CNlB35ASnDNlUGNCZJbiAA提取码:fxigQ群：592857363更多所在数据科学速查表零起点Python机器学习快速入门《深度学习入门

weixin_37988176·2022-11-29 07:05

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈

LiterMa·2022-11-29 06:21

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`tanh`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits)Mish神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计SoftmaxSoftmaxSoftmax函数输出层的神经元数量批处理参考文献激活

连理o·2022-11-29 06:20

深度学习入门（2）神经网络

感知机：设定权重的工作由人工来进行确定。神经网络：可以自动的从数据中学习到合适的权重参数。从感知机到神经网络0层：输入层1层：中间层（隐藏层）2层：输出层该网络由3层神经元构成，但只有2层神经元有权重，因此称其为“2层网络”。（有的也称3层）输入信号会被函数h(x)转换，转换后的值就是输出y激活函数h(x)函数会将输入信号的总和转换为输出信息，这种函数称之为激活函数。激活函数的作用在于决定如何来激

阿_旭·2022-11-29 06:48

《深度学习入门》误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的个人理解

误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的证明过程如下假定偏置Affine层关系式平方和损失函数（也可以换成交叉熵损失函数）1.只有一个数据N=0所以2.有多个数据N!=0所以由于要对N求和，即按列求和所以证明了如果时多个数据，则所以用Python表示为importnumpyasnpdb=np.sum(dy,axis=0)

CPyJa小生·2022-11-29 06:48

深度学习入门(1)感知机

感知机感知机基础知识感知机是神经网络（深度学习）的起源算法。感知机可以接收多个输入信息，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1,w2x2）。神经元会计算传送过来的信号总和，只有当这个总和超过某个界限值时

阿_旭·2022-11-29 06:18

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

上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。

阿_旭·2022-11-29 06:17

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON7 ＜误差反向传播法1＞

文章目录前言一、简单层的实现1.乘法层的实现2.加法层的实现二、激活函数层的实现总结前言前面使用数值微分的方法进行梯度计算，该方法简单易实现，但是计算花费时间多。本章将学习高效计算权重参数梯度的方法——误差反向传播法。一、简单层的实现这里所说的层是神经网络功能的单元。比如负责sigmoid函数的Sigmoid、负责矩阵乘积的Affine等，都是以层为单位实现。1.乘法层的实现层的实现中有两个共通的

Rachel MuZy·2022-11-29 06:46

深度学习入门：误差反向传播法

一、神经网络的损失函数其实神经网络在干的事情就是学习，我们知道学习是需要“学习资料”以及“参考答案”的，所以呢神经网络的学习就是我们先给神经网络一些训练数据（学习资料）和标签（参考答案），然后让给神经网络预先设定一个权重和偏置，让神经网络带着这个假设的权重和偏执自己根据训练数据去预测结果（就是自己做出来的答案），然后对比预测结果和标签，计算出预测结果和标签之间的差距（损失函数），然后想办法优化权重

DADALalalala123·2022-11-29 06:14

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

《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·2022-11-29 06:44

深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现

在上一节中《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》，我们介绍了误差反向传播的计算图与导数计算的链式法则，这一节主要介绍计算图中各计算节点的误差反向传播计算方式，以及加法与乘法层的实现

阿_旭·2022-11-29 06:13

深度学习入门笔记之ShuffleNet

目录ShuffleNetV1ShuffleNetV1的亮点ShuffleNetV2对于网络复杂度的考虑高效网络设计实用指南输入输出具有相同channel的时候，内存消耗是最小的（相同维度的通道数将最小化MAC）过多的分组卷积操作会增大MAC，从而使模型速度变慢模型中的分支数量越少，模型速度越快不要忽略元素级操作V1有何不好？ShuffleNetV2结构ShuffleNetV2网络结构Shuffle

ysukitty·2022-11-28 23:59

深度学习入门(鱼书)学习笔记

第1章Python入门第2章感知机第3章神经网络3.2.激活函数sigmoid函数：h(x)=11+exp⁡(−x)h(x)=\frac{1}{1+\exp(-x)}h(x)=1+exp(−x)1ReLU（RectifiedLinearUnit）函数：h(x)={x,(x>0)0,(x≤0)h(x)=\begin{cases}x,&(x>0)\\0,&(x\le0)\end{cases}h(x)=

ychinata·2022-11-28 23:58

深度学习入门

一、什么是机器学习人工智能是使一部机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。其实现的一种方法是机器学习。而深度学习是机器学习的一种，也是近年来较为热门的方法。人工智能主要有如下三个层面计算智能能存能算感知智能能听会说，能看会认认知智能能理解，会思考目前研究主要在第二个层面二、适用范围问题尺度和规则复杂度均极大时适用机器学习，这是大体原则，还有一些其它限制举例如下有大量数据机器学习需要

ps~·2022-11-28 23:58

机器学习之深度学习入门

yk 坤帝·2022-11-28 23:51

OpenCV-Python学习资源

中文教程简书博主博客python读取文件夹下所有图片OpenCV-Python的机器学习库：官方文档[OpenCV-Python]OpenCV中机器学习部分VIIIcv2.ml.ANN_MLP以下为学习帖子给深度学习入门者的

一只干巴巴的海绵·2022-11-28 22:38

深度学习入门之输出层的设计

深度学习入门之输出层的设计参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之输出层的设计前言一、分类与回归二、恒等函数和softmax函数1.恒等函数2.softmax函数三

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-28 22:06

深度学习入门之AdaGrad

在神经网络的学习中，学习率（数学式中记为η）的值很重要。学习率过小，会导致学习花费过多时间；反过来，学习率过大，则会导致学习发散而不能正确进行。在关于学习率的有效技巧中，有一种被称为学习率衰减（learningratedecay）的方法，即随着学习的进行，使学习率逐渐减小。即，一开始“多”学，然后逐渐“少”学。（学习的意思是朝着损失函数最低处进行优化）AdaGrad会为参数的每个元素适当地调整学习

赵孝正·2022-11-28 14:44

深度学习入门（五十五）循环神经网络——语言模型和数据集

深度学习入门（五十五）循环神经网络——语言模型和数据集前言循环神经网络——语言模型和数据集课件语言模型使用计数来建模N元语法总结教材1学习语言模型2马尔可夫模型与n元语法3自然语言统计4读取长序列数据4.1

澪mio·2022-11-28 13:25

「PyTorch深度学习入门」4. 使用张量表示真实世界的数据（中）

数据与智能·2022-11-28 13:24

深度学习入门（五十六）循环神经网络——循环神经网络RNN

深度学习入门（五十六）循环神经网络——循环神经网络RNN前言循环神经网络——循环神经网络RNN课件潜变量自回归模型循环神经网络使用循环神经网络的语言模型困惑度（perplexity）梯度裁剪更多的应用RNNs

澪mio·2022-11-28 13:45

【跟学记录day1】PyTorch深度学习入门

原视频来源：b站PyTorch深度学习快速入门教程-by我是土堆P1部分按照视频教程安装了python3.6的anaconda3-5.2.0我的电脑GPU型号为1050Ti，cmd中输入nvidia-smi查出来应该安装11.7版本的cuda，踩坑：想着和视频环境一致方便学习，于是跟着视频（下图）打了同样的代码，安装了9.2版本的cuda。最后安装pytorch成功了，验证的时候torch.cud

oops_ou·2022-11-28 13:44

数据治理实战篇！选择什么样的工具让数据治理落地更简单

数字化转型已经极大地改变了企业运营的方式，而这一点在数据治理方面最为明显。有效的数据治理工具对于确保企业的数据完整性，以及应对不断变化的合规标准和安全要求至关重要。数据治理提供了一个方法论来协助公司避免数据相关的风险，并提供了一套工具来挖掘数据的最大价值。这篇文章定义了"数据治理"的概念，并参考了一些成功的公司如何通过数据治理工具来组织、访问和数据保护的策略。什么是数据治理？简而言之，数据治理是一

麦聪聊数据·2022-11-28 12:41

机器学习、深度学习入门级解释

机器学习：概念：让机器具有学习的能力。想象一下2岁的宝宝是怎么学习的。你给他看一只狗狗的图片（假设是白色中等体型），告诉宝宝，这是一只小狗狗哦。下次宝宝再见到类似的狗狗（黄色中等体型，或者小型），他会脱口而出，狗狗。这表明他学到了。但是如果今天遇到一只黑色的很大的狗狗呢。宝宝不知道了，又需要你告诉他这是大黑狗狗，也是狗狗哦。宝宝学到了原来这也是狗狗。所以只要你告诉五六种狗狗的样子，宝宝基本能识别出

星陈·2022-11-28 01:24

【MySQL】MySQL参数调优与实战详解(调优篇)(实战篇)（MySQL专栏启动）

作者简介：小明java问道之路，专注于研究Java/Liunx内核/C++及汇编/计算机底层原理/源码，就职于大型金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。热衷分享，喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。InfoQ签约作者、CSDN专家博主/后端领域优质创作者/内容合伙人、阿里云专家/签约博主、51CTO专家如果此文还不错的话

小明java问道之路·2022-11-27 22:37

【工具包】目标检测Label类别和Boundingbox分析统计工具包

文章目录引言实战篇引言上篇工具包，主要是特征工程：清洗数据【工具包】目标检测label-image剔错去重等清洗工具包所以这次主题是特征理解：我的数据集里有什么不少刚入门小伙伴去参加kaggle比赛，拿着

小菜学AI·2022-11-27 18:27

《深度学习入门》第7章实战：手写数字识别——卷积神经网络

提示：文章写完后，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、一点介绍1.整体结构2.卷积层卷积运算填充步幅3.池化层二、卷积层和池化层的实现三、全部代码及运行结果前言最近阅读了《深度学习入门

rellvera·2022-11-27 17:01

《深度学习入门》第6章：与学习相关的技巧

文章目录前言一、参数的更新二、权重的初始值三、BatchNormalization四、正则化五、超参数的验证前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第六章，这一章主要讲述了深度学习相关的技巧

rellvera·2022-11-27 17:31

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