深度学习入门

#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

深度学习入门（三） 线性回归简介

深度学习入门（三）线性回归简介前言线性回归(linearregression)1线性回归的基本要素1.1模型定义1.2模型训练1.3模型预测2线性回归的表示方法2.1神经网络图2.2矢量计算表达式3实例前言核心内容来自博客链接希望大家多多支持作者本文记录用
澪mio·2023-04-06 05:51

“深度学习”如何入门？学习路径篇，附论文资料！

现在，深度学习入门相较于几年前，已经门槛非常低了，既有大量的中文资料，又有现成的训练平台（tensorflow和pytorch），但是我们仍然需要一些技巧。
余老师讲机器学习·2023-04-06 02:09

2023年的深度学习入门指南(2) - 给openai API写前端

2023年的深度学习入门指南(2)-给openaiAPI写前端上一篇我们说了，目前的大规模预训练模型技术还避免不了回答问题时出现低级错误。但是其实，人类犯的逻辑错误也是层出不穷。
Jtag特工·2023-04-05 18:28

【深度学习】基于华为MindSpore的手写体图像识别实验

1实验介绍1.1简介Mnist手写体图像识别实验是深度学习入门经典实验。Mnist数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。
弓长纟隹为·2023-04-05 08:56

BiSeNet V2出来了！72.6%的mIOU, 156FPS的速度！让分割飞起来！

《计算机视觉深度学习入门》共5门视频3.《深度学习进阶视频课程》精彩介绍做实时分割的同学一定对BiseNetv1比较熟悉，是2008年旷视提出的综合精度和速度比较好的一个网络。
baobei0112·2023-04-04 19:51

深度学习数学基础 讲义_深度学习入门部分的讲义2

深度学习数学基础讲义FAU深度学习讲义(FAULectureNotesinDeepLearning)ThesearethelecturenotesforFAU’sYouTubeLecture“DeepLearning”.Thisisafulltranscriptofthelecturevideo&matchingslides.Wehope,youenjoythisasmuchasthevideos
weixin_26630173·2023-04-04 15:07

Anaconda保姆级安装配置教程（新手必看）

本人深度学习入门小白，创建了一个关于深度学习环境配置的专栏，包括从anaconda到cuda到pytorch的一系列操作，专栏中的另外两篇文章如下：用人话讲解深度学习中CUDA，cudatookit，cudnn
江江ahh·2023-04-04 08:50

Pytorch深度学习与入门实战

Pytorch深度学习入门与实战Pytorch简介Pytorch特点PyTorch安装环境要求PyTorch兼容的Python版本搭建开发环境下载Miniconda!
陌上花开，静待绽放！·2023-04-02 15:29

Python中plt绘图包的基本使用方法

本文的代码参考自Python深度学习入门之plt画图工具基础使用，并根据自己的
未来可期的·2023-04-01 15:44

深度学习入门~什么是神经网络

什么是神经网络？“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么神经网络时什么呢？以一个房价预测为例：使用线性回归，会得到一条直线，但是由于房价不会为负，因此使用直线不太合适：因此，去掉负数部分，使它们的值（所预测的房价）为0，比较合适。这基本是最简单的神经网络了，如下图所示。黑色的圈即代表一个神经元，神经元代表的就是这条预测曲线，这个神经网络的任务就是输入面积（房屋面积），完成线性运算，得到
perSistence92·2023-04-01 04:08

DLT-06-多元分类

本文是**深度学习入门（deeplearningtutorial,DLT）**系列的第五篇文章，主要介绍一下多元分类。
碧血洒长空·2023-03-30 01:32

DLT-07-正则化

本文是**深度学习入门（deeplearningtutorial,DLT）**系列的第五篇文章，主要介绍一下正则化的相关知识。
碧血洒长空·2023-03-30 01:32

你期待已久的《动手学深度学习》（PyTorch版）来啦！

面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习入门书。
人邮异步社区·2023-03-29 10:11

TensorFlow深度学习入门笔记（三）基本概念与代码2

写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天突然有个想法，准备把部分英文也贴上。因后期是不可避免的要接触英文(论文之类)，现在就少量穿插在文章中，大家试着读下看。常量Constants与变量Variable前面已经使用过consta
长青大哥·2023-03-27 17:45

深度学习入门-mnist数据集

深度学习入门-基于python的理论与实现3.6.1MNIST数据集我使用的是pyhcharm可以直接通过setting里Installtensorflow模块导入mniset数据集mnist数据集&tensorflow
qtayu·2023-03-20 10:58

中科院文新：深度学习入门基础与学习资源

不到现场，照样看最干货的学术报告！嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现场视频——足够干货，足够新鲜！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年学者、专家杰青的学术报告，能让您在业余时间的知识阅读更有价值。人工智能论坛如今浩如烟海，有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说·青年学术论
「已注销」·2023-03-20 07:55

阿里算法工程师，编写的Python深度学习入门手册，先睹为快

科幻电影般的世界已经变成了现实—人工智能战胜过日本将棋、国际象棋的冠军，最近甚至又打败了围棋冠军；智能手机不仅可以理解人们说的话，还能在视频通话中进行实时的“机器翻译”；配备了摄像头的“自动防撞的车”保护着人们的生命安全，自动驾驶技术的实用化也为期不远。环顾我们的四周，原来被认为只有人类才能做到的事情，现在人工智能都能毫无差错地完成，甚至试图超越人类。因为人工智能的发展，我们所处的世界正在逐渐变成
觞O·2023-03-20 05:21

深度学习实现

====================更新了：涉及的所有代码在GitHub上：https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning下面说的博客文章在深度学习入门
斐波那契的数字·2023-03-18 04:25

「PyTorch深度学习入门」4. 使用张量表示真实世界的数据（上）

来源|DeepLearningwithPyTorch作者|Stevens,etal.译者|杜小瑞校对|gongyouliu编辑|auroral-L全文共3914字，预计阅读时间20分钟。第四章使用张量表示真实世界的数据（上）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·2023-03-16 07:29

李宏毅深度学习笔记1 - 深度学习入门

在谈到深度学习之前，我们都会提机器学习，因为深度学习是机器学习的一个分支。那么什么时机器学习呢？简单来说机器学习是一种算法，是一种通过数据来解决问题的方法。解决什么问题？最常用的有两类问题：分类：通过病人的病理报告等数据判断是否患病回归：通过历史交易数据判断期货行情走势机器学习和深度学习都是通过大量的（历史）数据来寻找一个模型，或者叫函数，或者映射也可以，他可以完成从问题到答案的推理过程。而判断这
木头里有虫911·2023-03-13 17:04

深度学习入门-05 基于keras实现手写图像识别

文章目录1.引入库2.加载数据3.数据处理4.构建网络5.模型编译6.模型训练7.显示训练结果8.模型测试9.模型保存1.引入库importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#构建模型库fromtensorflow.keras.modelsimportSequential#相关的网络层fromtensorflow.ke
我不止三岁·2023-03-09 07:37

项目开发使用教程和常见问题和解决方法

项目开发使用教程和常见问题和解决方法目录项目开发使用教程和常见问题和解决方法一、Python开发环境搭建1.安装cudacudnn（深度学习入门必装）(1)Windows安装方法(2)Ubuntu18.04
AI吃大瓜·2023-03-08 21:48

深度学习入门（六十七）循环神经网络——注意力机制

深度学习入门（六十七）循环神经网络——注意力机制前言循环神经网络——注意力机制课件心理学注意力机制注意力机制是显式地考虑随意线索非参注意力池化层Nadaraya-Watson核回归：总结教材（注意力提示
澪mio·2023-02-24 15:45

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（上）

希望这篇文章能成为你前往自然语言处理世界的最佳桥樑。自从11月从比利时EMNLP回来后，最近工作之馀都在学习自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,后简称为NLP）。上上週阴错阳差地参加了一个Kaggle竞赛。在该比赛中，我实际应用到不少前阵子所学的NLP知识，也获得不少心得。image因此我想借此机会，在文中钜细靡遗地介绍自己在这次比赛运用以及学到的NLP概念，希望能帮
mrpastor·2023-02-18 02:01

PyTorch深度学习入门笔记（四）TensorBoard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、TensorBoard1.1SummaryWriter1.2add_image()首先安装TensorBoard:pipinstalltensorboard一、TensorBoard1.1SummaryWriterfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter从函数介绍可
雪天鱼·2023-02-07 10:58

卷积层和池化层的反向传播的实现

本实训内容可参考《深度学习入门——基于Python的理论与实现》一书中第5章的内容。卷积层的反向传播在之前的实训中，我们学习了卷积层的前向传播。
竹花笺·2023-02-07 09:14

深度学习入门书单

深度学习入门书单原创2017-10-23Peter混沌巡洋舰列书单之前，想再强调一遍学习方法（请参考教师节-说说学习方法-就拿AI举例子吧），只有先摆正了态度，才能够事半功倍。
浩均·2023-02-06 16:36

深度学习入门 错误汇总

深度学习入门错误汇总新程序一打开一堆错误解决：配置环境不能正常训练，且报错OMP:Error#15:Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitializedimportosos.environ
大佬教教我mmm·2023-02-05 15:08

基于高频词抽样+负采样的CBOW模型

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·2023-02-05 11:00

神经网络基础部件-参数初始化详解

本文内容参考资料为《智能之门-神经网络与深度学习入门》和《解析卷积神经网络》两本书，以及部分网络资料，加以个人理解和内容提炼总结得到。文中所有直方图的图片来源于参考资料3。
嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

新手如何快速入门 深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:49

新手如何快速入门深度学习领域

如何快速入门深度学习本篇学习笔记对应深度学习入门视频课程博客地址：http://blog.csdn.net/tangyudi欢迎转载深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:49

新手如何入门深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:18

如何快速入门深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
damifeng2018·2023-02-04 13:12

对彩色花图像进行分类-基于R语言的Keras实现

该案例摘自《Keras深度学习入门、实战及进阶》第四章综合案例内容。
jiabiao1602·2023-02-04 07:14

TensorFlow深度学习入门笔记（四）一些基本函数

写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape()获取tensor的shape，就是维度
长青大哥·2023-02-04 05:25

初识openmmlab&深度学习入门

openmmlab框架底层基于pytorch进行开发，支持训练部署一体化，有一个专门的算法库，叫做mmdeploy，训练好的模型用mmdeploy部署，转成各种各样硬件厂商支持的格式，如图所示：计算机视觉的三大任务机器学习（一）特征提取（二）分类器深度学习（一）神经元（二）多层感知机（三）输出概率训练（一）损失函数（二）寻找损失函数最低点（三）反向传播更新参数（四）优化器（五）训练总体流程（六）举
Back550·2023-02-04 00:22

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第六章 与学习相关的技巧（第一部分）

6.1参数的更新：神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。在之前的学习中，我们为了找到最优参数，将参数的梯度（导数）作为了线索。使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。S
火车切片·2023-02-03 18:02
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