深度学习入门

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-23 21:30

深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-22 00:13

2023年的深度学习入门指南(17) - 深度学习的硬件加速技术

2023年的深度学习入门指南(17)-深度学习的硬件加速技术有了前面的知识之后，想必大家对于算力需求的理解已经越来越深刻了。
Jtag特工·2023-06-21 12:58

深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-21 04:44

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】

文章目录感知机神经网络从感知机到神经网络神经网络的例子复习感知机激活函数登场激活函数sigmoid函数阶跃函数的实现sigmoid函数的实现sigmoid函数和阶跃函数的比较ReLU函数3层神经网络的实现符号确认代码实现输出层的设计恒等函数和softmax函数输出层的神经元数量手写数字识别MNIST数据集神经网络的推理处理批处理神经网络的学习从数据中学习训练数据和测试数据损失函数均方误差感知机感知
CaraYQ·2023-06-18 18:09

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

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汀、人工智能·2023-06-18 02:52

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 23:36

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

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汀、人工智能·2023-06-17 10:37

VBScript深度学习入门——逻辑回归

问题生活中有各种各样的分类，以下用考试成绩来举例，0到59.99分为不及格，标签打0；60到100分为及格，标签打1。虽然我们可以直接用if语句来进行判断让计算机直接求得结果，但是如果我们不告诉计算机>=60分才算及格，却只给它一些打好标签的数据给它，能否让它自己知道及格分数线呢，答案是肯定的。方案训练集x(10000)为0.00到99.99y(10000)为0或1，其中x(i)>=60时y(i)
冰凌呀·2023-06-17 10:35

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍

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汀、人工智能·2023-06-17 02:35

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

本节目标理解梯度下降的原理，主要围绕以下几个问题展开：梯度下降法的用途？什么是梯度？为什么是负的梯度为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向。需要的知识储备：一级泰勒展开公式向量内积计算公式1.梯度下降算法无论是在线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）还是神经网络（NeuralNetwork）等等，都会用到梯度下降算法。梯度下降算法主要用于辅
闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

深度学习入门笔记2-从零开始实现线性回归

该节内容主要摘自李沐大神的动手学AI。sec_linear_scratch在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。在这一节中，(我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器)。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作，但从零开始实现可以确保我们真正知道自己在做什么。同时，了解更细致的工作原理将方便我们自定义模型、
闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:52

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 17:58

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 15:13

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详细讲解

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汀、人工智能·2023-06-16 13:57

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）

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汀、人工智能·2023-06-16 11:33

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

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汀、人工智能·2023-06-16 11:32

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN

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汀、人工智能·2023-06-16 11:01

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

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汀、人工智能·2023-06-16 11:31

深度学习入门——感知机

1感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。这里所说的“信号”可以想象成电流或河流那样具备“流动性”的东西。像电流流过导线，向前方输送电子一样，感知机的信号也会形成流，向前方输送信息。但是，和实际的电流不同的是，感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。如下图是是一个接收两个输入信号的感知机的例子。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）。图中
fly2022.·2023-06-15 00:09

深度学习入门——神经网络

神经网络神经网络是一种受到人脑神经系统启发的机器学习模型。它由一系列相互连接的人工神经元组成，这些神经元以层次结构排列。每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并根据权重和激活函数对输入进行加权处理，然后将输出传递给下一层神经元。如下图是一个简单的神经网络，最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层。上述说到根据权重和激活函数对输入进行加权处理，这个过程可以描述成感知机实现
fly2022.·2023-06-15 00:09

深度学习入门——神经网络的学习

神经网络的学习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。在实际的神经网络中，参数的数量成千上万，在层数更深的深度学习中，参数的数量甚至可以上亿，想要人工决定这些参数的值是不可能的。在神经网络中，机器可以学习图像中的重要特征量，神经网络的优点是对所有的问题都可以用同样的流程来解决。训练数据和测试数据机器学习中，一般将数据分为训练数据和测
fly2022.·2023-06-15 00:38

深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等

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汀、人工智能·2023-06-14 12:26

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

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汀、人工智能·2023-06-14 12:22

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

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汀、人工智能·2023-06-13 14:51

深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-13 14:20

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-12 14:18

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）【上篇】

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汀、人工智能·2023-06-12 14:47

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）【下篇】

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汀、人工智能·2023-06-12 14:15

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-12 04:05

深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-12 04:33

[深度学习入门案例1]基于Keras的手写数字图像识别

文章目录一、工具与环境二、深度学习环境的搭建1.安装Anaconda2.创建虚拟环境第1步：打开Anaconda的命令窗口，即AnacondaPrompt第2步：使用命令创建指定版本的python环境（这里以py36命令环境名称举例）3.切换环境4.下载项目所需的工具包5.设置Pycharm的环境为创建好的环境三、基于Keras的手写数字图像识别项目运行与测试1.核心代码2.识别的手写图片集合3.
Aricl.·2023-06-09 22:04

[深度学习入门案例2]基于卷积神经网络与Keras构建人脸识别模型

文章目录一、工具与环境二、深度学习环境的搭建三、基于卷积神经网络人脸识别模型的构建与测试1.核心代码第一步：采集自己和他人的人脸特征数据，分别对应数据标签0和1第二步：训练识别人脸特征的模型，并将模型保存为.h5格式的文件第三步：读取.h5文件格式的人脸识别模型，对摄像头录入的人脸图像进行识别2.识别的基本原理3.运行与测试第一步：采集本人与他人的人脸特征数据（注意需要打开电脑摄像头，否则会报错！
Aricl.·2023-06-09 22:32

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-09 18:09

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-09 16:37

2023年的深度学习入门指南(16) - JAX和TPU加速

2023年的深度学习入门指南(16)-JAX和TPU加速上一节我们介绍了ChatGPT的核心算法之一的人类指示的强化学习的原理。我知道大家都没看懂，因为需要的知识储备有点多。
Jtag特工·2023-06-08 21:51

State of GPT (ChatGPT 原理及现状介绍)

StateofGPT演讲信息：演讲人：AndrejKarpathy(现在OpenAI任职)，之前是特斯拉视觉研发负责人，斯坦福深度学习入门课程CS231N讲师演讲主题：受到微软BUILD2023邀请，介绍
kebijuelun·2023-06-08 20:06

深度学习入门参考路线

二、深度学习基础理论书籍类（必学）：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》：入门
凌峰的博客·2023-06-07 13:15

#Python&Pytorch 1.如何入门深度学习模型

  我之前也写过一篇关于Keras的深度学习入门blog，#Python&Keras1.如何从无到有在自己的数据集上实现深度学习模型（入门），里面也有介绍了一下一点点机器学习的概念和理解深度学习的输入，
Troye Jcan·2023-04-21 17:37

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-04-20 19:09

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-04-20 19:09

【深度学习入门到进阶简介】含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等以及深度学习如何应用

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、
汀、人工智能·2023-04-19 06:46

【一起啃书】西瓜书（一）

b站视频课【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读来认真读西瓜书，以下是对视频中的重点记录，以及课后自己看书得到的感悟和记录视频学习笔记学习资源：b站李沐老师的论文精读《西瓜书》《南瓜书》《机器学习实战》《深度学习入门
反科研pua所所长·2023-04-18 17:14

深度学习入门路径

（标&的表示理论推导课程）（标@的表示高质量课程）（标$的表示选学内容）基础部分1.Python基础（深度之眼课程）[5d]2.数学基础（深度之眼课程）[10d]基础课程不限于此，资源较多，可自行选择机器学习部分1.吴恩达机器学习（B站资源）+机器学习图解笔记（up主：深度碎片）[20d]@2.机器学习实战（深度之眼课程）[10d]3.西瓜书（深度之眼课程）[10d]&4.统计学习方法（深度之眼课
或跃在渊_NUE·2023-04-18 11:15

第一章 深度学习入门之流程初体验

效果图文章中采用的是棋盘格数据，这张图里面用的是开源的模型，可以用于测试，此图为最终效果，加载mp4视频，通过opencv读取图像，传递到infer接口，进行推理识别，利用opencv显示出来文章目录效果图前言一、数据集生成1.图像准备2.图像标注3.标注成果转换为yolo格式3.1.开源的python脚本3.2.自己写脚本转换二、模型训练1.安装yolo2.配置train.yaml3.执行训练4
丶看我会发光·2023-04-17 00:58

进入 NLP 世界的最佳桥樑：写给所有人的自然语言处理与深度学习入门指南（中）

将正解做One-hotEncoding到目前为止，我们已经将所有的新闻标题以数字型态表示，只剩分类栏位label要进行从文本到数字的转换了：train.label[:5]不过label的处理相对简单。跟新闻标题相同，我们一样需要一个字典将分类的文字转换成索引：importnumpyasnp#定义每一个分类对应到的索引数字label_to_index={'unrelated':0,'agreed':
mrpastor·2023-04-14 11:43

进入 NLP 世界的最佳桥樑：写给所有人的自然语言处理与深度学习入门指南（下）

深度学习3步骤深度学习以及NLP领域的学问博大精深，但一般来说，当你想要实际动手写出一个神经网路的时候，有3个基本步骤可以follow：image用深度学习框架Keras来实作深度学习的基本3步骤（图片来源）定义神经网路的架构决定如何衡量模型的表现训练模型并挑选最好的结果接下来你会看到，大约80%的程式码会花在实作第一个步骤。剩馀2个步骤在使用Keras的情况下非常容易就能实现；但后面我们也会谈到
mrpastor·2023-04-12 11:34

2023年的深度学习入门指南(1) - 从chatgpt入手

2023年的深度学习入门指南(1)-从chatgpt入手2012年，加拿大多伦多大学的Hinton教授带领他的两个学生Alex和Ilya一起用AlexNet撞开了深度学习的大门，从此人类走入了深度学习时代
Jtag特工·2023-04-11 09:18

2023年的深度学习入门指南(4) - 在你的电脑上运行大模型

2023年的深度学习入门指南(4)-在你的电脑上运行大模型上一篇我们介绍了大模型的基础，自注意力机制以及其实现Transformer模块。
Jtag特工·2023-04-11 09:18

深度学习入门：李沐（动手学深度学习）

1为什么推荐李沐（动手学深度学习）呢？如果你刚入门，时间也宽裕，不妨系统的学习下一些基本概念，如果你学习了一些内容但是没有构建起完整的知识架构也可以学习。我想原因大概有几点全书开源，可以方便下载电子书和购买纸质书。代码github开源，每一节都有相应的代码，方便更改细节。还有一套直播课程配套动手学深度学习，课程19节，大概2小时一节课，手把手带你入门。还有社区供大家讨论Jupyter记事本可以方便
ve2102388688·2023-04-08 03:16
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