深度学习入门

深度学习入门（六）——计算机视觉简述

计算机视觉简述计算机视觉的发展20世纪50年代，主题是二维图像的分析和识别20世纪60年代，开创了三维视觉理解为目的的研究20世纪70年代，出现课程和明确理论体系20世纪80年代，独立学科形成，理论从实验室走向应用20世纪90年代，特征对象识别开始成为重点21世纪初，图像特征工程,出现真正拥有标注的高质量数据集2010年-至今深度学习在视觉中的流行，在应用上百花齐放计算机视觉的应用安防交通工业生产
_归尘_·2022-07-12 07:48

计算机视觉研究院出品：深度学习入门基础全库（附链接下载）

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！
计算机视觉研究院·2022-07-12 07:26

深度学习之常用模型评估指标（一）—— 分类问题和目标检测

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。如何评价这个模型对解决你这个问题的“可用”程度，这需要对模型进行测量和评估。
tt丫·2022-07-04 07:06

pytorch深度学习入门笔记

Pytorch深度学习入门笔记作者：梅如你学习来源：公众号：阿力阿哩哩、土堆碎念B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?
梅如你·2022-06-28 17:36

pytorch如何计算平方_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
江布郎·2022-06-28 17:06

深度学习入门之线性回归(PyTorch)

https://courses.d2l.ai/zh-v2/线性回归线性回归引入如何在美国买房房价预测一个简化模型模型设计衡量预估质量训练数据参数学习显示解总结基础优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小总结线性回归从零开始实现导入头文件构造数据集读取数据集设置模型定义初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化函数训练验证线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型使用框架预定义好
-素心向暖·2022-06-28 17:05

深度学习入门之自动求导（Pytorch）

自动求导自动求导链式法则和自动求导向量链式法则例子1例子2自动求导计算图自动求导的两种模式反向累积反向累积总结复杂度自动求导实现自动求导QA自动求导链式法则和自动求导向量链式法则标量链式法则y=f(u),u=g(x)∂y∂x=∂y∂u∂u∂xy=f(u),u=g(x)\quad\{\partialy\over\partialx}={\partialy\over\partialu}{\partial
-素心向暖·2022-06-28 17:35

PyTorch深度学习入门

作者：曾芃壹出版社:人民邮电出版社品牌:iTuring出版时间:2019-09-01PyTorch深度学习入门
普通网友·2022-06-28 17:33

深度学习入门之线性代数（PyTorch）

李沐老师学习笔记线性代数线性代数标量简单操作长度向量简单操作长度点乘正交矩阵简单操作乘法（矩阵乘以向量）乘法（矩阵乘以矩阵）范数特殊矩阵特征向量和特征值线性代数实现标量向量矩阵QA线性代数标量简单操作c=a+bc=a·bc=sina长度∣a∣={aifa>0−aotherwise|a|=\begin{cases}a&ifa>0\\-a&otherwise\end{cases}∣a∣={a−aifa
-素心向暖·2022-06-28 17:27

googlenet网络结构_图像处理必读论文之五GoogLeNet-3

我会不定时的更新我的文章，内容可能包括深度学习入门知识，具体包括CV，NLP方向的基础知识和学习的论文；网络表征学习的相关论文解读。当然我每天的读书心得也会分享给大家，可能涉及我们生活各个方面的书籍。
weixin_39881387·2022-06-27 23:54

基于CNN卷积神经网络实现mnist手写数据集识别

需要一点点深度学习基础就能看懂，零基础请参考我的深度学习入门笔记。顺序：深度学习入
泥签·2022-06-27 07:32

深度学习入门笔记之GoogLeNet网络

目录一、简介二、Inception网络结构各版本的演化1Inception单元结构2InceptionV13InceptionV2——卷积核替换4InceptionV3——卷积核拆分5InceptionV46Bottleneck卷积结构7Xception的DepthwiseSeparableConv深度可分离卷积（这个方法需要的话后面再详细了解）三、GoogLeNet的创新之处四、代码（Pytor
ysukitty·2022-06-23 07:13

《Python深度学习从零开始学》简介

#好书推荐##好书奇遇季#深度学习入门书《Python深度学习从零开始学》，京东当当天猫都有发售。从模型和实验入手，快速掌握深度学习技术。业内大咖强力推荐！！！
新知图书·2022-06-21 07:10

深度学习入门笔记1 感知器

深度学习基本概念深度学习是机器学习算法中的一类，其源于人工神经网络的研究。深度学习广泛应用在计算机视觉，音频处理，自然语言处理等诸多领域。深度可以理解为数据计算转换的层数。机器学习&深度学习深度学习可以看做是机器学习的一个研究领域（没有严格的定义）。目前，机器学习主要处理结构化数据，而深度学习主要处理非结构化数据。神经元深度学习从生物学中受到启发，其灵感来自于人脑的神经网络。神经网络可以看做是由若
深度学习从入门到放弃·2022-06-17 07:21

Pytorch深度学习入门与实战一--全连接神经网络

全连接神经网络在分类和回归问题中都非常有效，本节对全连接神经网及神经元结构进行介绍，并使用Pytorch针对分类和回归问题分别介绍全连接神经网络的搭建，训练及可视化相关方面的程序实现。1.全连接神经网络简介importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScalerfromskle
谢欣燕·2022-06-15 07:23

python pytorch_PyTorch的深度学习入门之PyTorch安装和配置

前言深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具，可以用于图像识别、分类，物体检测，机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此，我们将要介绍的深度学习，指的是构建神经网络结构，并且运用各种深度学习算法训练网络参数，进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架，使用灵活，学习方便。还有其他主流的深度学习
weixin_39923157·2022-06-15 07:20

PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）

作者：孙玉林，余本国著出版社:中国水利水电出版社品牌:智博尚书出版时间:2020-07-01PyTorch深度学习入门与实战（案例视频精讲）
普通网友·2022-06-15 07:37

pytorch深度学习入门与实战代码与标注（一）

#_*_coding:utf-8_*_"""Time:2021/11/1321:14Author:LucifMonXVersion:V3.9File:第一章入门篇.py.pyDescribe:入门简单介绍相关元素"""importtorch#输出pytorch版本print(torch.__version__)#1.9.0print('--------------------1.张量Tensor-
璐璐大点兵·2022-06-15 07:03

PyTorch 深度学习入门

个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】风趣幽默的人工智能学习网站：人工智能想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】免费且实用的计算机相关知识题库：进来逛逛直接跳到末尾参与评论送书深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是Tensorflow和PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用PyTorch。以下是人们可
海拥✘·2022-06-15 07:54

PyTorch深度学习入门笔记（八）神经网络的基本骨架 nn.Module的使用

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、torch.nn简介二、简单示例这篇博客将讲述如何搭建一个网络，是课程学习笔记，课程链接已经放在上方。一、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
雪天鱼·2022-06-06 07:48

「PyTorch深度学习入门」4. 使用张量表示真实世界的数据（下）

来源|DeepLearningwithPyTorch作者|Stevens,etal.译者|杜小瑞校对|gongyouliu编辑|auroral-L全文共5736字，预计阅读时间35分钟。第四章使用张量表示真实世界的数据（下）1.使用图像1.1添加颜色通道1.2加载一个图片文件1.3改变布局1.4数据标准化2.三维图像：体积数据2.1加载专用格式3.表示表格数据3.1使用真实数据集3.2加载葡萄酒数
数据与智能·2022-06-06 07:17

[个人笔记]3D点云深度学习入门

目录基本数据结构任务粒度的区分：（2D为例）挑战常用方法和思路基于体素的点云深度学习：基于多视点云深度学习基础网络：pointnet网络亮点：maxpooling&transform网络结构共享权重mlp的一种常用实现：1*1卷积其他细节点云深度学习基础网络：pointnet++用SetAbstraction分层提取特征用SetAbstraction提到的特征进行分类用SetAbstraction
YuQiao0303·2022-06-01 13:35

第一章 深度学习入门

第一章深度学习入门帮助您使用Python进行深度学习，包括如何使用Keras构建和运行深度学习模型。本书也包括深度学习的技巧、示例代码和技术内容。
weixin_33895657·2022-05-19 07:19

深度学习入门——神经网络的正则化

神经网络中的正则化学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master在开始之前，先让我们来看看正则化模型与非正则化训练效果。非正则化模型与正则化模型的比较预分类数据非正则化分类结果损失函数迭代图：Onthetrainingset(训练集精度）:Accuracy:0.94Onthetestset（测试集精度）:Accuracy:0.91分类决策边界：从分类结果来看测试精度为9
yasNing·2022-05-19 07:41

深度学习入门，计算机视觉，推荐系统，自然语言处理理论框架以及学习资料【附知识图谱与链接】

理论应用更多关注计算机视觉-Paper&Code-知乎自然语言处理1NLP是什么自然语言处理（NLP，NaturalLanguageProcessing）是研究计算机处理人类语言的一门技术，目的是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。NLP包含句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、问答系统和对话系统等领域。2课程推荐CS224n斯坦福深度自然语言处理课17版中
子韵如初·2022-05-15 07:00

YOLOv5的输出端（Head）详解|CSDN创作打卡

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·2022-05-12 07:51

YOLOv5中的SPP/SPPF结构详解

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·2022-05-12 07:50

YOLOv5中的CSP结构

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·2022-05-12 07:20

【深度学习实战】从零开始深度学习（三）：卷积神经网络与计算机视觉

参考资料：《PyTorch深度学习》（人民邮电出版社）第5章深度学习之计算机视觉PyTorch官方文档廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第4章卷积神经网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录
喵木木·2022-05-10 07:43

深度学习入门

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36570549使用a.item()或np.asscalar(a)将大多数NumPy值转换为本机Python类型：importnumpyasnp#examplesusinga.item()type(np.float32(0).item())#type(np.float64(0).item())#type(np.uint32(0).item(
早上柠檬水·2022-05-08 07:42

PyTorch深度学习入门 || 系列（一）

文章目录0写在前面1准备pytorch2Tensor基础知识2.1如何创建和操作Tensor2.1.1基本创建方法：torch.Tensor()2.1.2快速创建方法：torch.zeros()2.1.3快速创建方法：torch.eyes()2.1.4快速创建方法：torch.ones()2.1.5快速创建方法：torch.rand()2.1.6快速创建方法：torch.arange()2.1.7
研究生不迟到·2022-05-08 07:05

深度学习入门python知识总结

1.环境配置安装Python+Anaconda+PyCharm1.1Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大（约531MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Mini
玛莱之盾·2022-05-08 07:46

PyTorch深度学习入门笔记（一）PyTorch环境配置及安装

文章目录一、工具安装1.1Anaconda安装1.2Pytorch安装二、编辑器安装2.1Pycharm安装2.2Jupyter安装记录下开发环境搭建过程。学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。OS：ubuntu20.04（虚拟机）一、工具安装1.1Anaconda安装首先安装Anaconda,我是去清华大学镜像站下载，版本为Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
雪天鱼·2022-05-07 11:01

深度学习入门笔记：感知机

编程导航：nav.wenancoding.com个人blog：wenancoding.comgzh：【问安coding】定义感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1/0两种取值，0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”。x1，x2是输入信号。y是输出信号。w1、w2是权重（w是weight的首字母）。每个变量都有权重，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。图中的○称为“神经元”
·2022-05-06 18:11

教你通过计算图看懂反向传播

看恩达老师的反向传播视频没有看很明白，于是搜寻发现了宝藏资源《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书，通过案例和计算图将反向传播讲的通俗易懂，感觉不错，现将书中反向传播部分的内容截取出来供大家参考
奔跑的菜鸟鸟·2022-04-30 07:02

YOLOv5的模型构建源码详解|CSDN创作打卡

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·2022-04-28 07:13

深度学习入门学习路线及好课推荐

  首先，要入门深度学习，数学基础是必不可少的，比如高等数学、线性代数、概率论等，其中最重要的就是线性代数了。因为深度学习里面的数据不再是一个个的数字，基本上都是矩阵之间的运算。所以，最好先补充一些线性代数等相关数学知识。说到线性代数，先容许我吐槽一下国内老师的讲解，真的是让人一头雾水。学到的知识就是，矩阵点乘是行乘列计算的，行列式是这么计算的，等等等等。感受就是，我只知道了该怎么计算，会做题，可
zeeq_·2022-04-28 07:33

深度学习简明教程系列 —— 基础知识（合集）

目录第一章模型评估1.1基础概念1.2P-R曲线1.3ROC曲线和AUC1.4目标检测评价1.5语义分割评价1.6相关面试题第二章深度学习入门2.1机器学习到深度学习2.2前馈神经网络（MLP）2.3卷积神经网络
最靓的仔·2022-04-28 07:26

【深度学习实战】从零开始深度学习（四）：RNN与自然语言处理

参考资料：《PyTorch深度学习》（人民邮电出版社）第6章序列数据和文本的深度学习PyTorch官方文档廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第5章循环神经网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录
喵木木·2022-04-25 07:17

有用学习资料推荐——深度学习、迁移学习入门等（共勉！！！）

初始化例程失败：动态链接库(DLL)初始化例程失败深度学习TensorFlow快速入门（书籍）推荐（讲的很细，从基础讲起；刚入门如果能够耐心研究的话对自己以后看代码，调试代码，甚至自己上手用处很大）——《深度学习入门
小小飞在路上·2022-04-24 14:49

从零到一实现神经网络（五）:数学微分法更新权重参数

神经网络中权重参数的符号函数关系的推导数学基础知识及代码实现的复习求函数梯度的函数及改进神经网络中求损失函数梯度的例子实现一个的3层神经网络（一个隐藏层）神经网络类代码训练过程代码训练过程代码中的一些问题关于训练速度关于大量数据对神经网络的意义本博客参考书籍：深度学习入门
夺笋123·2022-04-23 12:52

从零到一实现神经网络：数学原理篇（一）

目录一元函数微积分一阶导数定义数值微分的代码实现上述代码中存在的问题数值微分代码改进导数的意义多元函数微积分偏导数定义偏导数代码实现偏导数的意义梯度梯度的代码实现求梯度的例子梯度的意义梯度法梯度下降法表达式梯度下降法图示过程梯度下降法的代码实现利用梯度下降法求多元函数最小值的例子本博客参考书籍：深度学习入门
夺笋123·2022-04-23 12:52

MATLAB官方深度学习入门教程

MATLAB官方深度学习入门教程使用预训练网络AlexNet预测管理图像数据集合图像数据存储准备输入图像并处理迁移学习准备训练数据数据组织数据增强修改网络执行训练评估网络使用预训练网络AlexNet%加载预定义的
aoaofengzifei·2022-04-20 07:54

深度学习入门教程

codingPython图像处理机器学习深度学习论文阅读并实现代码版本控制管理Bilibili优秀博主推荐云服务器推荐公众号推荐学术网站推荐（wordischeap，showmethecode）论文文献工具深度学习入门路线推荐
陈嘿萌·2022-04-20 07:50

机器学习与深度学习入门环境安装

机器学习与深度学习入门环境安装1、编程语言2、开发平台3、机器学习工具包4、深度学习框架1、编程语言Python:“胶水语言”,集成度高,简单实用,受众面广,开发者社区和资源丰富,功能强大,十分适合新手入门与科研工作者使用
Ethan Hunt丶·2022-04-18 07:35

深度学习入门必看-手写数字识别

目录前言一、手写数字识别任务1.任务要求2.MNIST数据集3.构建手写数字识别的神经网络模型二、通过极简方案构建手写数字识别模型1.前提条件2.数据处理3.模型设计4.训练配置5.训练过程6.模型测试三、手写数字识别之数据处理1.读入数据并划分数据集2.扩展阅读：为什么学术界的模型总在不断精进呢？3.训练样本乱序、生成批次数据4.校验数据有效性5.机器校验6.人工校验7.封装数据读取与处理函数8
迪迦瓦特曼·2022-04-10 08:37

深度学习实战--手写字识别MNIST

手写字识别是深度学习入门教程，这里包含数据下载，模型创建，训练模型，测试模型几个模块。
Bryce__LY·2022-04-10 08:37

GAN实战之Pytorch 使用CGAN生成指定MNIST手写数字

pytorch项目代码实现其他类型的GAN原理介绍以及应用，可以查看我的GANs专栏一、数据集介绍，加载数据依旧使用到的是我们的老朋友-----MNIST手写数字数据集,本文不再详细做介绍相关数据集介绍可以参考:深度学习入门
码农男孩·2022-04-10 08:23

深度学习入门系列14项目实战：基于CNN的手写数字识别

大家好，我技术人Howzit，这是深度学习入门系列第十四篇，欢迎大家一起交流！
技术人Howzit·2022-04-10 07:20

深度学习入门实战----利用神经网络识别自己的手写数字

一、定义神经网络classneuralNetwork:#initialisetheneuralnetworkdef__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):#setnumberofnodesineachinput,hidden,outputlayerself.inodes=inputnodesself.hnodes
码农男孩·2022-04-10 07:37
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