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深度学习-基础知识
深度学习
的进展
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是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
五行缺你94
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笔记
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系列文章目录多媒体音频
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及格式的介绍文章系列:音频
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介绍:音频
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https://blog.csdn.net/littlezls/article/details/135917303音频
基础知识
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littlezls
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2024-02-20 02:57
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android
顾险峰:当
深度学习
遇到3D
本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
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融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
且看几何
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
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Michael Brostein 最新几何
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。
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一周(2020.12.04-12.11)践行收获
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日历软件。第一,点搜问,多点点,搜寻一下,不懂再问。第二,分组,不用太多,大类就好,免得陷于焦虑。第三,哪些进入日历。
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仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
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2024-02-20 01:35
C++从入门到精通(第5版) MRKJ视频讲解+源码+PPT
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第1章绪论2视频讲解:28分钟1.1C++历史背景21.1.1计算机—20世纪最伟大的发明21.1.2C++发展历程31.1.3C++领域杰出人物31.2常用开发环境51.2.1VisualC
IoT小趴菜
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为HTML页面添加视频、音频的方法——零基础自学网页制作
学习如何在页面中添加音频、视频之前应该了解一点
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。我们应该都有在互联网上下载电影、视频、音乐的经历,大家会注意到,有的
大鱼师兄
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2024-02-20 01:59
深度学习
-图解反向传播算法
什么是正向传播网络?前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构,每一层神经元仅与下一层的神经元全连接,通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性,让网络具有更强的表征能力,也就是说,能解决的问题更多,但随之而来的数量庞大的网络参数的训练,一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播?反向传播(Backpropagationalgorithm)全称“误差反向传播”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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2024-02-20 01:29
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之反向传播算法的直观理解
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之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
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深度学习
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logistic回归
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
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机器学习
算法
python
深度学习
梯度下降算法
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之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
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基础 叁:反向传播算法
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
白拾Official
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2024-02-20 01:56
#
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之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
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2024-02-20 01:55
机器学习
算法
深度学习
中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
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基础知识
总结(第六篇):枚举、注解和异常
声明:1.本文根据韩顺平老师教学视频自行整理,以便记忆2.若有错误不当之处,请指出系列文章目录Java
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总结(第一篇):基础语法Java
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总结(第二篇):流程控制语句(分支控制和循环控制)Java
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java基础知识
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多模态推荐系统综述
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GPU,CUDA,cuDNN的理解
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简易速速上手小册》
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文章目录6.1错误处理机制-Go语言中的优雅回旋6.1.1
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江帅帅
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8.1.2重点案例:股票市场趋势预测准备工作实现步骤步骤1:加载和准备数据步骤2:特征工程步骤3:训练模型步骤4:评估模型结论8.1.3拓展案例1:
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用Python自动化处理Excel表格详解
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二、Miniconda安装指南:轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合:打造专属
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:学习编程:首先,你需要学习一种编程语言,例如Python,这是大多数人工智能项目的首选语言。
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