深度学习入门

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

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

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
澪mio·2022-11-24 00:30

使用卷积神经网络(CNN)对Fashion Mnist数据集进行分类 【日常生活物品 十类别】

参考书籍：PyTorch深度学习入门与实战孙玉林全部代码importnumpy
霏梦·2022-11-23 19:30

pytorch深度学习入门与实战 孙玉林 第六章卷积神经网络识别Fashion-MNIST

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_reportimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportcopyimporttimeimporttorchimporttorch.nn
Adversity-sl·2022-11-23 19:59

深度学习入门笔记 —— 循环神经网络 RNN

首先，明确RNN的主要任务是用于文本分类，而解决文本分类任务最经典的模型是词袋模型（Bag-of-WordsModel），如图所示，输入是三个句子，词袋模型首先要定义一个词汇表vocabulary，里面记录了单词与数字的对应关系，共9个单词，所以特征矩阵就有9列；然后特征矩阵的每一行对应一个输入样本，统计这9个单词在句子中的出现次数（词频），填入对应单词的位置即可；最后将特征矩阵与标签y训练分类器
cnhwl·2022-11-23 16:08

深度学习入门--锚框Anchor的生成处理及可视化（详细说明及代码实现）

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！我最近在有序地计划整理CV入门实战系列及NLP入门实战系列。在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅本教程皆是对李沐老师的动手学深度学习-锚框视频教程及zh.d2l.ai中代码的详细解释（李沐老师
CuddleSabe·2022-11-23 12:51

深度学习入门--Transformer中的Encoder详解：Multi-Head-Attention及Feed-Forward

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！我最近在有序地计划整理CV入门实战系列及NLP入门实战系列。在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅Transformer中的Encoder详解：Multi-Head-Attention及Feed
CuddleSabe·2022-11-23 12:50

深度学习入门--Transformer中的Decoder详解

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！我最近在有序地计划整理CV入门实战系列及NLP入门实战系列。在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅Transformer中的Decoder详解DecoderDecoder结构Masked训练与推
CuddleSabe·2022-11-23 12:20

深度学习入门--Transformer中的Positional Encoding详解

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！我最近在有序地计划整理CV入门实战系列及NLP入门实战系列。在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅Transformer中的PositionalEncoding详解PositionalEncod
CuddleSabe·2022-11-23 12:19

深度学习入门（四十四）计算机视觉——多尺度目标检测

深度学习入门（四十四）计算机视觉——多尺度目标检测前言计算机视觉——多尺度目标检测教材1多尺度锚框2多尺度检测3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
澪mio·2022-11-23 11:36

深度学习入门（四十六）计算机视觉——区域卷积神经网络（R-CNN）系列

深度学习入门（四十六）计算机视觉——区域卷积神经网络（R-CNN）系列前言计算机视觉——区域卷积神经网络（R-CNN）系列课件R-CNN兴趣区域(RoI)池化层FasterR-CNNFasterR-CNNMaskR-CNN
澪mio·2022-11-23 11:36

深度学习入门：手写字识别最简单全过程

深度学习入门：手写字识别最简单全过程一.将数据集变成.csv格式defconvert(imgf,labelf,outf,n):f=open(imgf,"rb")o=open(outf,"w")l=open
猴子请来的救兵�·2022-11-23 09:15

深度学习入门——基于TensorFlow的鸢尾花分类实现（TensorFlow_GPU版本安装、实现）

基于TensorFlow的鸢尾花分类实现0引言1基本介绍和环境搭建1.1关于TensorFlow-GPU环境搭建第一步:安装Anaconda：第二步：安装GPU版本需要，明确显卡型号第三步：打开conda终端建立Tensorflow环境第四步：激活虚拟环境：第五步：安装ensorflowgpu版本：第六步：安装keras：pipinstallkeras-i软件源第七步：进入IDE（Pycharm或
Nirvana Of Phoenixl·2022-11-23 08:06

深度学习入门

DeepLearningwithPytorch_002chapter03_深入研究神经网络的构建块在上一章中，我们使用PyTorch的低级操作来构建模块，如网络体系结构、损失函数和优化器。在本章中，我们将探讨解决现实世界问题所需的神经网络的一些重要组成部分，以及PyTorch如何通过提供大量的高级函数来抽象出大量的复杂性。本章将讨论以下主题：深入研究神经网络的各种构建块探索PyTorch中的高级功
种子123·2022-11-23 08:31

深度学习快速入门（pytorch版本）

深度学习入门学习笔记1两个重要工具dirhelp数据加载初识ananconda自动带jupyterjupyter使用时遇到问题：Dataset实战类：TensorBoardSummaryWriter()
码农10087号·2022-11-23 07:32

干货整理| 深度学习入门知识

一、深度学习的定义深度学习（DeepLearning），简称：DL，是一种实现机器学习的技术。人工智能（AI）的概念是在1955年提出的；机器学习（ML）概念是在1990年提出的；而深度学习（DL）概念是在2010年提出的。深度学习包含于机器学习，而机器学习又包含于人工智能。也就是说，深度学习包含于人工智能。人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。深度学习的定义：“一种机器学习的
九章云极DataCanvas·2022-11-23 05:26

DL for Scratch 读书笔记

本书是日本学者-斋藤康毅所著的《深度学习入门》——O’Reilly出版图书的学习笔记还有一些基础概念的扩展深度学习有时也称为端到端机器学习（end-to-endmachinelearning）——从原始数据
Morejay·2022-11-23 04:34

深度学习基础知识教程

本文主要分享一些深度学习入门的学习途径，同学们共同进步呀！
远在远方_hh·2022-11-23 04:01

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）小总结

先列参考资料，这篇文章基本是以下资料相关部分的拼接和概括：邱锡鹏《神经网络与深度学习》卷积层-深度学习入门-卷积神经网络（一）-知乎池化层（Poolinglayers）吴恩达深度学习笔记(79)深度卷积神经网络综述
笃谷·2022-11-22 21:06

深度学习入门之一阶段小demo练习（持续更新系列）

根据个人经验总结的深度学习入门路线（简单快速）https://blog.csdn.net/weixin_44414948/article/details/109704871最近一段时间在指导师弟师妹深度学习的入门
CV干饭王·2022-11-22 19:54

【深度学习】入门过程个人笔记（持续更新）

主要内容来自于B站up主刘二大人的《PyTorch深度学习实践》以及跟李沐学AI的《动手学深度学习》部分内容来自网络DeepLearning深度学习入门线性模型LinearModel训练目的:找到一组参数使得
杰瑞雾里·2022-11-22 18:08

ArcGIS Pro安装和深度学习入门及入门者的一些注意事项

简单介绍ArcGISPro是ArcGIS产品中基于微软.NETFramework开发的一款ArcGIS桌面端的一款产品，采用64位架构，主要用于密集型计算。ArcGISPro并不是ArcMap以及ArcMap子套件的替代品，而是两个方向的产品。对于普通人而言，ArcGIS主要用于三维处理、深度学习、大规模数据加载以及其它的一些热点GIS问题处理方面。说实话，个人感觉ArcGISPro相比于传统Ar
阮少年、·2022-11-22 15:50

深度学习入门缺乏数据集？来AIstudio！！！

数据集下载问题：在入门深度学习时候，我们经常面临数据集寻找的问题，但大多公开数据集都是国外网站，下载速度慢，类型分散，不方便查阅。有时也难以解决我们的特殊需求，本文将介绍一个深度学习平台解决小白在数据上的问题。AIstudio查找数据集：进入平台我们从数据集中可以看到有很多公开的数据集，且大多数是有标注的，可以直接拿来训练。这非常利于初学者使用，比如我们常见的图像分割，分类，检测任务数据集，以及其
zg星黎·2022-11-22 14:23

深度学习小白思考

深度学习入门半年小白思考第一篇一、概论二、感知器————————————gotocellNO.1认识感知器->cell中的分子机制NO.2常见的激活函数1.sigmod函数2.tanh函数3.ReLU(
MeganLee_·2022-11-22 14:47

深度学习基础--神经网络（3）神经网络的学习，损失函数初识

文章目录神经网络的学习从数据中学习数据区分损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习损失函数更新的思路本文为学习笔记整理参考书籍：《深度学习入门:基于Python的理论与实现》/(日)斋藤康毅著
兔子骑士叫旺仔·2022-11-22 10:36

opencv深度学习入门笔记整理

一、图像的基本操作（1）读取图像Img=cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(414,5
Aaron_Yang.·2022-11-22 10:01

【深度学习入门 2022 最新版】 深度学习简介

【深度学习入门2022最新版】第一课深度学习简介概述深度学习vs机器学习机器学习是什么深度学习是什么机器学习和深度学习的区别神经网络机器学习实现二分类神经网络实现二分类TensorFlowPyTorch
我是小白呀·2022-11-22 10:31

深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调

深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调前言计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结教材1步骤2热狗识别2.1获取数据集2.2定义和初始化模型
澪mio·2022-11-22 08:46

致初学者的深度学习入门系列（五）—— 深度学习图像分割篇

DeepLearningInImageSegmentation简介图像分割是指根据灰度、色彩、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些区域在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割可以认为是按照像素进行分类的问题。传统分割方法基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比
Rosen.·2022-11-22 08:15

深度学习入门（四十二）计算机视觉——目标检测和边界框

深度学习入门（四十二）计算机视觉——目标检测和边界框前言计算机视觉——目标检测和边界框课件图片分类和目标检测边缘框目标检测数据集总结教材1边界框2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·2022-11-22 08:45

详解YOLOv5中的Bottleneck

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·2022-11-22 06:24
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