深度学习入门实战篇第30页

《深度学习入门》第5章实战：手写数字识别——误差反向传播

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（一）计算图（二）反向传播（三）反向传播的代码表示二、利用误差反向传播进行手写数字识别全部代码运行结果前言最近阅读了《深度学习入门

rellvera·2022-11-27 17:52

深度学习入门（五十）计算机视觉——转置卷积

深度学习入门（五十）计算机视觉——转置卷积前言计算机视觉——转置卷积课件（初见转置卷积）1转置卷积2为什么称之为“转置”课件（再谈转置卷积）1转置卷积2重新排列输入和核3形状换算4同反卷积的关系5总结教材

澪mio·2022-11-27 11:32

机器学习/深度学习入门资料汇总

机器学习/深度学习入门资料汇总经常被同学和朋友询问机器学习或深度学习入门，有哪些不错的参考资料。老实讲，这个问题在网上随便一搜就是一大把的答案。

hurt--·2022-11-27 08:02

神经网络与深度学习-2- 机器学习简单示例-PyTorch

LinearRegression）来具体了解机器学习的一般过程，以及不同的学习准则经验风险最小化，结构风险最小，最大似然估计（最大后验估计）参考文档：【技术干货】PyTorch深度学习合集【全20集】深度学习入门

明朝百晓生·2022-11-27 07:53

深度学习入门（五十四）循环神经网络——文本预处理

深度学习入门（五十四）循环神经网络——文本预处理前言循环神经网络——文本预处理教材1读取数据集2词元化3词表4整合所有功能5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，防止遗忘循环神经网络

澪mio·2022-11-27 07:14

深度学习入门（五十一）计算机视觉——全卷积网络

深度学习入门（五十一）计算机视觉——全卷积网络前言计算机视觉——全卷积网络课件FCN教材1构造模型2初始化转置卷积层3读取数据集4训练5预测6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·2022-11-27 06:44

深度学习入门（五十三）循环神经网络——序列模型

深度学习入门（五十三）循环神经网络——序列模型前言循环神经网络——序列模型课件序列数据序列数据：更多例子统计工具序列模型方案A-马尔科夫假设方案B-潜变量模型总结教材1统计工具1.1自回归模型1.2马尔可夫模型

澪mio·2022-11-27 06:44

致初学者的深度学习入门系列（二）—— 卷积神经网络CNN基础

卷积神经网络CNN文章目录卷积神经网络CNN卷积PaddingPoolingFlatten网络连接数以及参数数量的计算残差网络（ResNet）1x1卷积迁移学习数据扩充后续卷积卷积运算的过程就是设定一个特定大小和内容的卷积核后，将卷积核在图像上遍历滑动，每次滑动后得到对应卷积核中心位置上的数值等于卷积核上的权重于卷积核对应位置的图像像素值的乘积和。作用：提取特征提取垂直边缘特征的示例：输入层的维度

Rosen.·2022-11-27 06:11

深度学习入门

文章目录神经网络感知机激活函数卷积神经网络神经网络感知机单层感知机可以可以表示与门、或门、与非门局限性：无法表示异或门，单层感知机无法分离非线性空间通过组合与门、与非门、或门实现异或门2层感知机(严格地说是激活函数使用了非线性的sigmoid函数的感知机)可以表示任意函数激活函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefsigmoid(x):retu

叒狗·2022-11-27 06:39

深度学习入门（五十二）计算机视觉——风格迁移

深度学习入门（五十二）计算机视觉——风格迁移前言计算机视觉——风格迁移课件样式迁移易于CNN的样式迁移教材1方法2阅读内容和风格图像3预处理和后处理4抽取图像特征5定义损失函数5.1内容损失5.2风格损失

澪mio·2022-11-27 06:08

深度学习入门(基于python实现)--第五章误差反向传播 01

#_*_coding:UTF-8_*_#文件名：Error_BackPropagation_01.py#开发工具：PyCharm"""下面介绍一种高效的计算权重方法，误差反向传播计算图用图的形式来表示数据的求解过程比如表示买两个苹果，并且要交10%的税一个苹果100元100200220一个苹果-------→×2-------→交税×1.1--------→总支出220上面这个计算图从左到右是正向

zyhsna·2022-11-27 04:01

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第五章（误差反向传播算法）

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记Day3误差反向传播算法修正算法的时候，使用的是数值微分。优势是简单，缺点是计算比较费时间。1.计算图计算图是将计算过程用图形表示出来。

呆瓜种呆瓜·2022-11-27 04:00

《深度学习入门》第五章：误差反向传播法

好久没更了，不过这回是学完了整本书，一下子更新4章完事儿。欢迎大家给出意见和建议呀！！！1.误差反向传播法：是能够高效计算权重参数的梯度方法，可以通过反向传播高效计算导数。正确理解该方法：一是基于数学式：严密简洁；二是基于计算图（该章重点）：直观。2.计算图：大致如下图所示，虚灰线代表正向传播，黑实线代表反向传播：将局部导数从右向左传递，原理是基于链式法则的（可以通过黑实线下面数字高效计算导数）。

鬼才的凝视·2022-11-27 04:27

深度学习入门之4--误差反向传播法

目录1计算图1.1计算图求解1.2局部计算2链式法则2.1定义2.2计算图的反向传播2.3链式法则与计算图3反向传播3.1加法节点反向传播3.2乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现5激活函数模块化5.1Relu层5.2Sigmoid层5.3Affine层5.3.1Affine层5.3.2批版本的Affine层5.4Softmax层6误差反向传播案例6.1common目

༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17

深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则

在我的第三篇博文《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》中详细介绍了通过微分方式计算神经网络权重参数的梯度。但是数值微分的方式计算梯度效率较低。

阿_旭·2022-11-27 04:10

“机器学习实战”刻意练习——分类问题：决策树

参考：Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起-Jack-Cui-CSDN博客Python3《机器学习实战》学习笔记（三）：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜-Jack-Cui-CSDN

nanashi_F·2022-11-26 23:16

第一个深度学习入门项目——使用AlexNet网络实现花分类

本文共5部分，内容结构如下：1.数据预处理：划分数据集2.加载自定义数据集3.建立Alexnet模型4.模型训练5.模型的评估和使用训练好的模型进行图片分类6.项目注意事项与测试结果展示本文代码简单易懂，有较具体的注释，只需具备基础的python知识，便可以顺序通读。本文代码可从下文顺序复制，运行本文代码前，先安装torch,matplotlib,torchvision,tqdm等工具包，可使用清

White白小纯·2022-11-26 21:42

深度学习入门之一：Windows10(64)+Anaconda3(Python3.5)+TensorFlow-Gpu1.4+CUDA8.0+cuDNN6安装详解及Pycharm配置指南

为了装好环境恶补了许多知识，其实很多都是版本不兼容导致的问题。首先，请选择你要用的TensorFlow的版本CPU？还是GPU版？如果是CPU的那么就可以忽略第四步。同时，在安装的过程中发现：，因此为了配置环境，我们选用Python3.5，当然~1.安装Anaconda3Anaconda3很方便的集成了Python和各种你会用到的库，因此安装它就好啦但最新版本的Anaconda3集成了最新的Pyt

Z_kismet·2022-11-26 20:00

【NLP】NLP实战篇之bert源码阅读（run_classifier）

本文主要会阅读bert源码（https://github.com/google-research/bert）中run_classifier.py文件，已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读，后续会陆续阅

风度78·2022-11-26 16:39

Autosar MCAL开发必知的“术语”+“缩写”概念

汽车电子助手·2022-11-26 15:44

python中PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换实战篇

在跑一篇论文的过程中，为了尽量不改动源码，在PIL端到端的转换过程中、增加了opencv来实现特定的功能，主要是利用opencv库来提取图片显著性的前景。用到的图片如下：原图：mask：最后的结果：实现代码：1、首先是论文里的用PIL库打开rgb图像的函数、返回有两个值、需要用到的是图片转numpy的那个值：pil_to_numpyimportnumpyasnpimportsysfromPILim

查无此人☞·2022-11-26 11:08

【深度学习】手撕 CNN 之 AlexNet（PyTorch 实战篇）

今天我们将使用PyTorch来复现AlexNet网络，并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。正文开始！1.数据集制作在论文中AlexNet作者使用的是ILSVRC2012比赛数据集，该数据集非常大（有138G），下载、训练都很消耗时间，我们在复现的时候就不用这个数据集了。由于MNIST、CIFAR10、CIFAR100这些数据集图片尺寸都较小，不符合AlexNet网络

风度78·2022-11-26 10:56

Matlab深度学习入门实例:基于AlexNet的红绿灯识别（附完整代码）

AlexNet于2012年出现在ImageNet的图像分类比赛中，并取得了当年冠军，从此卷积神经网络开始受到人们的强烈关注。AlexNet是深度卷积神经网络研究热潮的开端，也是研究热点从传统视觉方法过度到卷积神经网络网络的标志。AlexNet模型共包含有8层，包含5个卷积层和3个全连接层，AlexNet相比于LeNet的特点在于，对于每一个卷积层，均包含RELU和局部响应归一化处理。须设置数据集文

白太岁·2022-11-26 09:17

深度学习入门——MNIST手写数字识别之数据集处理,下载和读入

1.MNIST数据集：0~9的数字组成（故对于的神经网络输出层应该有10个神经元）训练图像：6万张测试图像：1万张28*28像素的灰度图像（1通道），各像素值0~255之间机器学习的问题也就是**学习（训练）和推理（预测）**的处理对于神经网络，首先使用训练数据进行权重的参数学习，再利用学习到的参数，对输入数据进行分类2.MNIST数据下载和读入load_mnist.py#coding:utf-8

我是小杨我就这样·2022-11-26 05:38

深度学习入门—反向传播

Datawhale202211李宏毅《机器学习》（深度学习方向）P13-P14深度学习入门介绍+反向传播手推文章目录Datawhale202211李宏毅《机器学习》（深度学习方向）P13-P14前言一、

Beyond_April·2022-11-25 20:54

python神经网络编程代码,python神经网络算法代码

《深度学习入门》（[日］斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接:?

阳阳2013哈哈·2022-11-25 20:17

深度学习入门---《白话机器学习的数学》笔记

文章目录一、基础：回归的实现1、训练数据click.csv2、参考公式：3、代码实现：4、运行结果：5、验证：二、多项式回归1、参考公式2、代码实现3、运行结果三、随机梯度下降法的实现1、参考公式小批量（mini-batch）梯度下降法2、代码实现3、运行结果四、感知机1、训练数据images1.csv2、参考公式感知机模型判别函数权重向量的更新表达式3、代码实现4、运行结果5、验证五、分类——逻

now_try_·2022-11-25 10:45

NNDL 作业11：优化算法比较

（选做）8.基于MNIST数据集的更新方法的比较（选做）参考：深度学习入门：基于Python的理论与实现(itu

HBU_David·2022-11-25 10:39

深度学习入门代码详解（附代码）

目录一、数据处理1.1读入数据1.2数据形状变换1.3数据集划分1.4数据归一化处理1.5封装成loaddata函数二、模型设计2.1训练配置2.2训练过程2.3梯度下降法2.4计算梯度2.5使用Numpy进行梯度计算2.6确定损失函数更小的点2.7代码封装Train函数2.8训练扩展到全部参数三、随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）3.1数据处理代码修改3.2训练

Dr.sky_·2022-11-25 05:35

人工智能培训系列2-飞桨官方出品的一站式深度学习在线百科

参考：1、深度学习入门课、资深课、特色课、学术案例、产业实践案例、深度学习知识百科及面试题库Thecourse,caseandknowledgeofDeepLearningandAIhttps://github.com

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-25 05:58

机器学习+深度学习入门

机器学习+深度学习入门前言：本文的材料引用自李宏毅老师的MACHINELEARNING2021SPRING课程，我在第一次看这个课程时真的被震撼到了，原来机器学习可以这么讲，并且非常丝滑的引出了DeepLearning

JustLorain·2022-11-25 01:00

深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础

线性代数和概率统计基础微分方程什么是微分方程特解和通解齐次微分方程全微分方程积分因子刘维尔公式常系数齐次线性微分方程一阶微分方程常微分方程的初值问题的解的存在唯一性定理n阶线性齐次微分方程微分方程组解的存在唯一性条件欧拉方程解矩阵和基解矩阵皮卡序列构造拉普拉斯变换概率什么是概率什么是随机变量蒲丰投针分布函数密度函数二点分布和二项分布伽马分布和指数分布、卡方分布三大分布和正态分布几何分布、超几何分布

_归尘_·2022-11-24 23:49

Pytorch进阶（3）------手写数字识别之深度神经网络实现

接续之前的工作，搭建了一个深度网络并利用它进行手写数字识别，可以说取得了较好的效果，当然，网络的参数是根据一本书来的，这本书是一个日本人写的，叫《深度学习入门：基于Python的理论与实现》，作者在书本的第八章给出了一个深度网络的模型

Aowu_yuyu·2022-11-24 22:33

机器学习课程——实战篇（一）应用建议与解决思路（一）

目录1.引言2.机器学习算法简述2.1从机器学习问题角度分类2.2从算法的功能角度分类2.2.1回归算法(RegressionAlgorithms)2.2.2基于实例的算法(Instance-basedAlgorithms)2.2.3决策树类算法(DecisionTreeAlgorithms)2.2.4贝叶斯类算法(BayesianAlgorithms)2.2.5聚类算法(ClusteringAl

智能之心·2022-11-24 19:17

深度学习入门-基于python的理论与实现-深度学习

目录1前言1.1加深网络1.1.1向更深的网络出发1.1.2进一步提高识别精度1.1.3加深层的动机1.2深度学习的历史1.2.1ImageNet1.2.2VGG1.2.3GoogLeNet1.2.4ResNet1.3深度学习的高速化1.3.1需要努力解决的问题1.3.2基于GPU的高速化1.3.3分布式学习1.3.4运算精度的位数缩减1.4深度学习中的应用案例1.4.1物体检测1.4.2图像分割

Nefelibat·2022-11-24 19:43

【实验课程】前馈网络手写体识别

转载地址：【实验课程】前馈网络手写体识别_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：NengjinZheng实验介绍简介Mnist手写体图像识别实验是深度学习入门经典实验。

skytier·2022-11-24 16:54

深度学习入门：手写体识别

两层神经网络，输入层784个神经元，隐藏层40个，输出层10个。数据集在这下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/数据集中包含60000张训练集图片和标签label，10000张测试集图片和label。每张图片都代表0-9的数字，且为28*28像素。'''mnist手写体识别train_times=2500learning_rate=0.06预计用时24min202

XianhengL·2022-11-24 16:21

【深度学习入门】Linux服务器安装Anaconda + Pytorch + 本地VS Code + 本地Pycharm + Tensorflow

目录一、前言二、安装Anaconda1、查看系统2、下载Anaconda3、安装Xftp4、安装Anaconda5、添加镜像三、离线安装Pytorch1、下载Pytorch2、安装3、测试四、安装VSCode1、下载2、安装3、连接服务器4、更改默认调试的虚拟环境五、安装Pycharm1、下载安装包2、解压3、安装4、通过VNCviewer远程工具安装Pycharm六、安装Tensorflow一、

Donvink·2022-11-24 16:43

【cooper】深度学习入门：基于Python的理论与实现(鱼书)_个人读书笔记

深度学习入门：基于Python的理论与实现(鱼书)个人笔记作者：Cooper第三章神经网络神经网络的基本样子就是输入层->中间层(隐藏层)->输出层，每条线代表的就是各个神经元之间的权重，而每个神经元内部还有函数处理

qq_45090947·2022-11-24 14:26

【零基础深度学习入门学习笔记】——使用Python和Numpy构建神经网络模型[1]

零基础入门深度学习第一节：机器学习和深度学习综述使用Python和Numpy构建神经网络模型【1】零基础入门深度学习前言一、问题定义——波士顿房价预测二、构建模型流程1.数据处理2.模型设计3.训练配置总结前言接下来跟随书本中的教程，首先脱离框架尝试搭建一个神经网络，通过这个过程来了解一下深度学习中的一些基础概念，这里，就以波士顿房价预测的案例为例。在阅读书本资料的同时，也加入一些自己的理解。由于

婴源·2022-11-24 14:26

鱼书深度学习入门：gradient_simplenet

#以一个简单的神经网络为例，来实现求损失函数关于权重参数的梯度#刚开始看记录一下笔记importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_error#softmax交叉熵函数fromcommon.gradientimportnumerical_grad

我怎么知道叫什么·2022-11-24 14:54

记录深度学习入门(鱼书)学习笔记

第2章感知机感知机是神经网络的起源算法，可接收多个输入信号输出一个信号，感知机的信号只有0和1两种取值，0不传递信号1对应传递信号。感知机的简单逻辑电路包括：与门（ANDgate）、与非门(NANDgate)、或门(ORgate)与门仅在两个输入（x1,x2）均为1时输出1，其他时候输出0。与非门和与门相反仅在两个输入（x1,x2）均不为1时输出1，其他时候输出0。或门在两个输入中只要有一个输入（

baidu_39194745·2022-11-24 14:44

收藏 | 图像分割深度学习从零开始学习路线

你可能需要对深度学习和计算机视觉的基本任务有一个较为系统的学习，这块应该转看深度学习入门等相关话题，斯坦福的李飞飞cs231n被推荐的挺多的。这块我就不多赘述了，我更多分享后面三个阶段关

小白学视觉·2022-11-24 11:14

【机器学习】通俗易懂决策树（实战篇）python实现（为新患者找到合适的药物）

决策树我们将学习一种更流行的机器学习算法——决策树，我们将使用此算法从患者的历史数据以及他们对不同药物的反应大数据中，用训练过的决策树来构建分类模型预测未知患者的类别，或者说为新患者找到合适的药物。导入以下包numpy(asnp)pandasDecisionTreeClassifierfromsklearn.treeimportsysimportnumpyasnpimportpandasaspdf

Dream of Grass·2022-11-24 09:30

模块一：深度学习入门算法

模块一：深度学习入门算法1.深度学习必备知识1.1深度学习要解决的问题机器学习流程：数据获取----->特征工程----->建立模型------>评估与应用特征工程的作用：数据特征决定了模型的上限预处理和特征提取是最核心的算法与参数选择决定了如何逼近这个上限获取数据数据决定了机器学习结果的上限

neneduck·2022-11-24 00:30

深度学习入门（四十八）计算机视觉——SSD实现

深度学习入门（四十八）计算机视觉——SSD实现前言计算机视觉——SSD实现教材1模型1.1类别预测层1.2边界框预测层1.3连结多尺度的预测1.4高和宽减半块1.5基本网络块1.6完整的模型2训练模型2.1

澪mio·2022-11-24 00:30

深度学习入门（四十七）计算机视觉——SSD和YOLO简介

深度学习入门（四十七）计算机视觉——SSD和YOLO简介前言计算机视觉——SSD和YOLO简介课件（单发多框检测SSD）生成锚框SSD模型效果总结课件（YOLO）YOLO（你只看一次）效果前言核心内容来自博客链接

澪mio·2022-11-24 00:00

深度学习入门项目之经典数据集MNIST的分类（Pytorch）

深度学习入门项目之经典数据集MNIST的分类（Pytorch）——学习自B站up主教学视频视频链接1.数据集介绍MNIST数据集是新手入门深度学习计算机视觉的必经之路，数据集为多张图片，其中为手写数字如下图所示

yueyuebushihuai·2022-11-24 00:00

深度学习入门（四十五）计算机视觉——目标检测数据集

深度学习入门（四十五）计算机视觉——目标检测数据集前言计算机视觉——目标检测数据集教材1下载数据集2读取数据集3演示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，防止遗忘计算机视觉