深度学习概念

深度学习概念及开发流程

大家好，欢迎来到新手入门课程，在这里我会带领大家从一个完全不懂深度学习的小白，通过学习本课程后，能够了解基本的深度学习概念，熟悉必备的数序基础知识，学会常见的编程工具Python，并掌握实用的深度学习框架
初入江湖的郭大侠·2021-02-10 16:47

20201221学习输出：人工智能，机器学习，深度学习概念理解

学习了解来源：知乎什么是人工智能？人工智能是通过研究科研，实现机器对人智能的模拟、扩展的一门综合技术性学科。什么是机器学习？机器学习是人工智能的一种方法，机器学习是通过特定算法，使得计算机对大量数据进行学习和训练，基于训练和学习结果实现预测和简单决策问题。什么是深度学习？深度学习是机器学习的一种技术。使得机器学习能够有效进行从而最终实现所谓的人工智能的过程。
产品经理胡巴·2020-12-21 12:54

机器学习、人工智能、深度学习的关系

英伟达官方网站近期刊文，介绍了人工智能、机器学习和深度学习概念的区别。人工智能的范畴最大，机器学习次之，而深度学习最小。
巴拉巴拉_9515·2020-10-11 06:51

深度学习第一课：极简入门

本场Chat主要目标是立足于前人肩膀上，从整体上来总览深度学习，图文并茂的解释深度学习概念。适合想转战深度学习的小伙伴，以及刚刚入门深度学习，却为深度学习开发流程而困惑的小伙伴们。
蔚1·2020-09-17 03:59

人工智能与深度学习概念（2）——人工神经网络-ANN

转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395前言  在这主要将人工神经网络，在讲之前要先了解人工智能与深度学习的关系。人工智能：  具有高度综合性和交叉性的学科，其研究范畴包括：自动推理、知识表达、专家系统、机器学习等。机器学习：  机器学习是人工智能的核心，是人工智能的一个重要分支，其应用遍历了人工智能的各个领域，涉及的算法包括：决策树、支持向量机（S
Stefan-0704·2020-08-24 01:08

深度学习初探——入门DL主流框架

深度学习概念深度学习(deeplearning)：深度学习是机器学习中的一个分支，试图通过具有多个处理层的计算模型对数据进行多层抽象。
实验楼·2020-08-22 11:03

深度学习概念名词解释总结

2019-1-4更1.神经元Neuron：接受输入产生输出的基本单位。2.权重Weights：矩阵或张量，与输入相乘后与偏差相加。3.偏差Bias：被应用于输入的线性分量，改变权重与输入相乘的结果范围。4.激活函数Activation：非线性，保留并映射神经元特征：sigmoid：产生(0,1)之间的平滑范围值；当输入稍微远离原点，函数梯度就变得很小；函数输出不是以0为中心的，这样会使权重更新效率
Liu, Xu·2020-08-19 17:27

[深度学习概念]·CNN卷积神经网络原理分析

目录2.0卷积神经网络简述2.1二维卷积层2.1.1.二维互相关运算2.1.2.图像中物体边缘检测2.1.3.VGGNet实例边缘检测分析2.0卷积神经网络简述本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的
xiaosongshine·2020-08-17 11:15

深度学习笔记（20） 端到端学习

深度学习笔记（20）端到端学习1.端到端的深度学习概念2.语音识别的端到端学习3.人脸识别的端到端学习4.机器翻译的端到端学习5.非端到端6.端到端的优缺点7.端到端的关键问题1.端到端的深度学习概念深度学习中最令人振奋的最新动态之一就是端到端深度学习的兴起简而言之
氢键H-H·2020-08-17 01:43

[深度学习概念]·模型选择、欠拟合和过拟合原理分析（基于MXNet实现）

3.1.模型选择、欠拟合和过拟合如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢？3.1.1.训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表
小宋是呢·2020-08-11 04:43

【深度学习】深度学习概念的理解（一）

【深度学习】深度学习的理解（一）写在最前面的话：设置【深度学习】栏，主要是为了扫盲深度学习的各个知识点，希望通过这种方式来给自己的基础打扎实，从头开始学习！如果有写得不对的地方，请指正！！！谢谢深度学习在现在已经是非常成熟了，生活的方方面面都可以用上深度学习技术，那么其实什么是深度学习？直观地说，是计算机从经验中学习到知识来理解/解决问题，这里的**“经验”可以理解是深度，“学习”是指经过一种抽象
florrie Z·2020-08-02 22:19

深度学习第一课：极简入门

本场Chat主要目标是立足于前人肩膀上，从整体上来总览深度学习，图文并茂的解释深度学习概念。适合想转战深度学习的小伙伴，以及刚刚入门深度学习，却为深度学习开发流程而困惑的小伙伴们。
ViatorSun·2020-08-01 09:40

[深度学习概念]·主流声学模型对比

主流声学模型对比目录概述基础概念语音帧语音识别系统主流声学建模技术HMMDNN-HMMFFDNNCNNRNN及LSTMCTC其他建模技术语言建模技术语音唤醒技术关于未来概述语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分，因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能，所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此，语音识别的模型也层出不穷，其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等，在声学模型
小宋是呢·2020-07-30 19:48

人工智能tensorflow-尹成-专题视频课程

人工智能tensorflow—529人已学习课程介绍第一节免费欢迎观看，人工智能神经网络课程收益1深度学习概念2深度学习常见概念3TensorFlowHelloWorld4Tensorflow矩阵乘法5Tensorflow
尹成学院·2020-07-12 18:52

最新发布|9周时间系统入门机器学习和深度学习，附带论文代码精读讲解！

如果你没听说过“花书”，那么说明你对深度学习了解的还不够深入这本由麻省理工学院推出的《深度学习DeepLearning》简明扼要的概括了深度学习中大部分重要主题，每当遇到深度学习概念时，都可以在书中找到参考
算法channel·2020-07-12 17:25

人工智能、机器学习、深度学习概念解读

1、人工智能人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。经典地，这些包括自然语言处理和翻译，视觉感知，模式识别，决策制定等，但应用的数量和复杂性在快速增长。2、机器学习机器学习是从案例和经验（例如数据配置）中习得的算法，而不是依赖于硬件代码和事先定义的规则。换句话说，不是一个开发者告诉程序如何区分苹果和橘子，而是算法本身通过喂养数据（训练），自己学会如何区分苹果和橘子
恬豆豆·2020-07-09 08:10

深度学习知识点盘点（一）

刷视频的时候就边看边作总结，本来找了一些比较著名的笔记，一看发现还是字幕比较多，不利于复习，所以对部分常用的深度学习概念做了一些知识点盘点，然后又决定发到博客上，所以我尽量以看得懂的形式记录，希
木杉Vincent·2020-07-06 17:38

深度学习之路

下午收到海康威视电面，还可以，一周内等消息，但是发现很多公司的图像处理岗位都有深度学习的要求，所以今天开始正式学习深度学习，在这里记录一下学习深度学习的过程，不定期更新深度学习1初步了解深度学习概念链接
三胖快跑·2020-07-06 02:12

最新发布|深度学习必学“圣经”花书出视频课了！附带论文代码精读讲解！

如果你没听说过“花书”，那么说明你对深度学习了解的还不够深入这本由麻省理工学院推出的《深度学习DeepLearning》简明扼要的概括了深度学习中大部分重要主题，每当遇到深度学习概念时，都可以在书中找到参考
demm868·2020-07-01 22:51

新手入门第一课——什么是深度学习？百度AI Studio

大家好，欢迎来到新手入门课程，在这里我会带领大家从一个完全不懂深度学习的小白，通过学习本课程后，能够了解基本的深度学习概念，熟悉必备的数序基础知识，学会常见的编程工具Python，并掌握实用的深度学习框架
aab11235·2020-07-01 16:29

人工智能/深度学习极速入门课程大纲

课程中的案例都是结合生活中真实场景的鲜活实例，老师手把手视频实例讲解，非常适合想要快速入门的学习者或技术人员，也适合想要简要了解人工智能/深度学习概念和思维方法的人们。
陆满庭·2020-07-01 06:34

深度学习网络结构图

深度学习初探——入门DL主流框架作者实验楼关注2017.03.0914:30字数2541阅读3294评论0喜欢2深度学习概念深度学习(deeplearning)：深度学习是机器学习中的一个分支，试图通过具有多个处理层的计算模型对数据进行多层抽象
简单点1024·2020-06-30 13:22

A survey on deep learning in medical image analysis（2017）

本文回顾了与医学图像分析有关的主要深度学习概念，并总结了对该领域的300多项贡献，其中大部分是在去年发表的。我们调查了深度学习在图像分
Amoni冕·2020-06-29 17:31

【机器学习】机器学习和深度学习概念入门（上）

文章目录1、人工智能、机器学习、深度学习三者关系2、什么是人工智能3、什么是机器学习4、机器学习之监督学习5、机器学习之非监督学习6、机器学习之半监督学习1、人工智能、机器学习、深度学习三者关系对于很多初入学习人工智能的学习者来说，对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解，有可能你每天都能听到这个概念，也经常提这个概念，但是你真的懂它们之间的关系吗？那么接下来就给大家从概念和特点上进
一百个Chocolate·2020-06-29 05:05

深度学习概念、参数理解：iteration, batch_size, epoch, learning rate, weight_decay

关于iteration,batch_size,epoch:神经网络在训练数据集上跑一遍，称为一次迭代（iteration）但是一次迭代如果把数据集中的数据都跑一遍，速度会很慢，所以一次iteration只使用部分数据，这个数目就称为batch_size不过这样的话，一次迭代就不一定能完整的跑完数据集中的所有数据了，这时候如果比较iteration就没啥意义了，所以又提出了epoch这个概念，如果说
一颗修行千年的葱·2020-06-29 00:28

利用Python和OpenCV进行面部表情识别

简要介绍：识别情绪的步骤使用摄像头拍摄输入图像，并使用python中的opencv检测脸部，并尝试使用CNN深度学习概念和分类任务从获得的脸部图像中获取特征，提取的特征为给予像Logistic回归这样的分类器
燕大侠v·2020-06-25 20:33

深度学习概念挖掘——GPU

[显卡天梯图]NVIDIATESLA显卡名称官方算力CUDA核心Tensor核心SingleTFLOPS显存带宽/GB/s显存/GB功耗/W价格/KRMBTeslaT47.525603208.125167020TeslaV1007.051206401425616/3225070TeslaP1006.03584-10.67321630050TeslaP406.1--123462425040Tesla
Change_ZH·2020-06-25 11:33

【机器学习】机器学习和深度学习概念入门

机器学习和深度学习概念入门（上）作者：谭东来源：机器学习算法与自然语言处理目录1人工智能、机器学习、深度学习三者关系2什么是人工智能3什么是机器学习4机器学习之监督学习5机器学习之非监督学习6机器学习之半监督学习
产业智能官·2020-06-24 17:43

HUAWEI人工智能训练营（二）：深度学习

课程内容描述神经网络的定义与发展熟悉深度学习神经网络的重要“部件”熟悉神经网络的训练与优化描述深度学习中常见的问题一、深度学习简介（一）概念1、深度学习概念端到端的学习，可以自动完成数据清理、特征提取、
小酒友·2020-06-24 08:42

深度学习之 深度前馈网络

   上一篇简单介绍了深度学习概念，本文将介绍最典型的神经网络模型之，深度前馈网络(deepfeedforwardnetwork)，也叫做前 馈神经网络(feedforwardneuralnetwork
ClarkChang·2020-06-23 14:05

使用PyTorch建立图像分类模型

概述在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用我们将以实用的格式介绍深度学习概念介绍我被神经网络的力量和能力所吸引。
磐创 AI·2020-06-23 07:40

深度学习概念与人工智能技术之间关系 及机器学习与深度学习区别

AI技术主要包括机器学习，表征学习（特征学习），深度学习等AI技术包含关系上图为人工智能技术的包含关系可见AI包括机器学习（machinelearning），机器学习又包括表征学习（representationlearning），深度学习（DeepLearning）又是表征学习的一种AI系统的不同部分上图可见基于规则的系统（Rule-basedsystems）：输入数据通过手写规则的程序得到输出经
DongDu_rabbit·2020-06-21 15:24

机器学习和深度学习概念入门

作者：谭东遵循：BY-SA（署名-相同方式共享4.0协议）对于很多初入学习人工智能的学习者来说，对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解，有可能你每天都能听到这个概念，也经常提这个概念，但是你真的懂它们之间的关系吗？那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述。先看下三者的关系。人工智能包括了机器学习，机器学习包括了深度学习，他们是子类和父类的关系。下面这张图则更加细分。先看什么是人工智
范特西_jay·2020-06-21 02:30

21小时上手深度学习2-开源项目之绘画

如果不熟悉深度学习概念，请左转http://blog.csdn.net/TS1130/article/details/53244576（原博在作业部落上）花几个小时看看你就明白了。
Feather轻飞·2020-04-02 20:17

Task 1_补充 深度学习概念

了解神经网络神经网络的结构神经网络由输入/输出/隐藏层组成神经网络三层结构这些Layer都是由一个个神经元组成，每个神经元都接受多个输入，并产生一个输出，就好像人的神经元突触一样。神经元在接收输入时，会各自乘以一定的权重(有时候还会加上一个bias)，并根据自己的激活函数产生输出。权重大则说明神经网络认为它的信息比较重要，权重小则认为神经网络认为它的信息不那么重要。神经元激活函数什么是激活函数如下
不存在的里皮·2020-03-17 15:49

21小时上手深度学习1，从开源项目做起

如果不熟悉深度学习概念，请左转http://blog.csdn.net/TS1130/article/details/53244576（原博在作业部落上）花几个小时看看你就明白了。
Feather轻飞·2020-03-10 21:31

机器学习PyTorch菜谱 PyTorch Recipes_ A Problem-Solution Approach - 2019.Pdf

itbooks.pipipan.com/fs/18113597-336070659python测试开发项目实战-目录python工具书籍下载-持续更新python3.7极速入门教程-目录使用问题解决方法快速了解Pytorch的深度学习概念
python测试开发_AI命理·2020-01-04 04:43

深度学习综述

文章主要分为：一、深度学习概念；二、国内外研究现状；三、深度学习模型结构；四、深度学习训练算法；五、深度学习的优点；六、深度学习已有的应用；七、深度学习存在的问题及未来研究方向；八、深度学习开源软件。
艾剪疏·2020-01-03 04:05

TensorFlow之深度学习简介

1.深度学习概念深度学习(DeepLearning,DL)由Hinton等人于2006年提出，是机器学习(MachineLearning,ML)的一个新领域。
勇于自信·2020-01-01 06:13

在PyTorch中使用卷积神经网络建立图像分类模型

概述在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程我们将研究一个图像分类问题——CNN的一个经典和广泛使用的应用我们将以实用的格式介绍深度学习概念介绍我被神经网络的力量和能力所吸引。
woshicver·2019-10-29 16:40

深度学习是什么，深度学习概念的基本理解？

深度学习是指由许多层组成的人工神经网络。“深”是指层数多。相比深度学习，其他的许多机器学习算法是浅的，例如SVM，因为它们没有多层的深架构。多层的架构允许后面的计算建立在前面的计算之上。目前的深度学习网络已经有10+甚至100+层。多层的存在使得网络能够学习更多的抽象特征。因此，网络的较高层可以获得建立在来自较低层的输入上的更多抽象特征。深度学习网络可以被视为特征提取层（featureextrac
duozhishidai·2019-09-26 19:21

深度学习-服务端训练+android客户端物体识别实战（caffe+mobilenet+ncnn+android）

文章目录背景物体识别简介自动驾驶淘宝京东使用物体识别技术公司业务需求深度学习简介深度学习的位置深度学习概念深度学习优势深度学习基础知识感知机激活函数多层感知机卷积神经网络卷积层池化层模型训练前向传播反向传播与参数优化深度学习服务端框架
感性企鹅·2019-08-27 15:56

Tensorflow学习笔记9：使用TensorFlow的卷积神经网络

这里将不讨论诸如CNN细节之类的深度学习概念。为了更好地了解卷积层并实现工作方式，请参考这篇文章。在下一节中
qq1121405143·2019-06-14 15:01

Nature:DeepLearning

1.引言部分笔记2.监督学习0.综述本论文DeepLearning是YannLeCun,YoshuaBengio,GeoffreyHinton三位大神于2015年发表在Nature上的深度学习综述，从深度学习概念
stdcoutzrh·2019-06-09 13:14

Google AI逆天了！

人工智能的概念是在1955年提出的；机器学习概念是1990年提出的；深度学习概念是2010年提出的。深度学习曾经是以机器学习中的「神经网络算法」的身
不安分的猿人·2019-05-07 10:46

[深度学习概念]·理解NLP的卷积神经网络

理解NLP的卷积神经网络当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。CNN负责图像分类方面的重大突破，是目前大多数计算机视觉系统的核心，从Facebook的自动照片标签到自动驾驶汽车。最近，我们也开始将CNN应用于自然语言处理中的问题，并获得了一些有趣的结果。在这篇文章中，我将尝试总结CNN是什么，以及它们如何在NLP中使用。CNN背后的直觉对于计算机视觉用例来说有点容易理解，所
小宋是呢·2019-03-17 10:17

[深度学习概念]·声纹锁与声纹识别技术原理解析

声纹锁与声纹识别技术原理解析声纹锁的工作原理是什么？声纹识别技术原理是怎样的？声纹锁也是智能门锁的新兴品种。利用声纹识别技术进行开锁，在门锁中也开锁得到了应用。声纹锁和指纹锁有着异曲同工之妙，与指纹锁基于指纹识别技术不同的是，声纹锁是对于声音的技术识别，本文将为大家解释声纹锁识别的技术原理。什么是声纹锁声纹锁将声纹识别应用于门禁系统，实现传说中芝麻开门的神话。声纹锁建立在声纹识别技术的基础之上，是
小宋是呢·2019-02-26 17:06

[深度学习概念]·非极大值抑制解析

非极大值抑制(Non-MaximumSuppression)目录1.什么是非极大值抑制2.为什么要用非极大值抑制3.如何使用非极大值抑制4.参考资料1.什么是非极大值抑制非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-MaximumSuppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例
小宋是呢·2019-02-20 15:40

[深度学习概念]·谷歌transformer论文解读（转）

目录转载地址简介模型结构AttentionScaleddot-productattentionMulti-headattentionPositionalEmbeddingAutorecursivedecoding计算复杂度后续参考文献简介这篇博客的主要内容是对谷歌提出的transformer进行论文解读，包含算法复杂度的分析。对应的论文是“Attentionisallyouneed",链接如下ht
小宋是呢·2019-01-22 11:10

[深度学习概念]·深度学习简介

目录有监督的学习半监督学习无监督学习（又名Hebbian学习）回到深度学习深度学习和人工神经网络卷积神经网络循环神经网络生成对抗性网络深度学习的未来前言我们生活在这样一个世界：无论好坏，我们总是被深度学习算法所包围。从社交网络过滤到自动驾驶汽车，再到电影推荐，金融欺诈检测，药物发现……深度学习影响着我们的生活和决策。在这一文章中，将尽可能简单易懂地解释这些概念：深度学习，人工神经网络，卷积神经网络
小宋是呢·2019-01-19 14:22
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