神经网络与深度学习

深度学习理论

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
Alec-Wong·2023-09-27 00:03

神经网络与深度学习（入门篇）

注：本文主要详细介绍神经网络与深度学习的含义与所需要的条件，适合刚接触的人了解一下。废话不多说，我们直接开整！！！神经网络1.什么是神经网络？
Te amo.804·2023-09-26 05:22

人工智能机器学习-飞桨神经网络与深度学习

飞桨神经网络与深度学习-机器学习目录飞桨神经网络与深度学习-机器学习1.机器学习概述2.机器学习实践五要素2.1.数据2.2.模型2.3.学习准则2.4.优化算法2.5.评估标准3.实现简单的线性回归模型
Williamtym·2023-09-23 16:59

神经网络与深度学习-Stanford吴恩达教授-Week2（神经网络基础）

逻辑回归是一个用于二分类(binaryclassification)的算法。符号定义：逻辑回归的HypothesisFunction（假设函数）[参考：https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/105309095（非常详细）]Logistic回归损失函数(LogisticRegressionCostFunction）为了训练逻辑回归
LAANever·2023-09-23 06:09

【计算机视觉】1. 计算机视觉基础理论知识和框架(Basic Concepts)

3.6背景复杂3.7遮挡3.8内外四、计算机视觉框架4.1计算机视觉基础4.2深度学习算法理论基础4.3深度学习算法五、计算机视觉基础内容5.1图像预处理5.2图像特征和描述5.3深度学习之前的方法六神经网络与深度学习基础七主要研究问题
Scott_S·2023-09-20 10:11

概率有向图模型（一）

文章目录前言概率有向图模型验证回到书中隐马尔可夫模型信念网络朴素贝耶斯总结前言经过前面的复习，我们把李航老师的《统计学习方法》中的监督学习部分回顾了一遍，接下来我们在此基础上，开始学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习
赛文忆莱文·2023-09-14 12:05

神经网络与深度学习（六）卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet效果对比。（选做）可视化LeNet中的部分特征图和卷积核，谈谈自己的看法。（选做）参考资料本节将实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。LeNet-5虽然提出的时间比较早，但它是
Jacobson Cui·2023-09-11 11:03

神经网络与深度学习——深度学习概论——用神经网络进行监督学习

机器学习根据获取y的不确定性分为很多种，如下图，但其中创造最大经济效益的是监督学习监督学习中，我们已知数据集和对应的输出y，根据这两个信息来找出它们之间的关系。监督学习可以分为回归问题和分类问题，在回归问题中，我们将输入变量映射到某个连续函数。而在分类问题中，我们预测离散输出的结果。上图中不同的监督学习例子要用到不同的神经网络，例如卷积神经网络（CNN）经常用于图像应用，循环神经网络（RNN）用于
kazuhura·2023-08-21 13:25

机器学习（一）模型三要素

.风险函数3.模型迭代要求4.策略阶段要点（三）优化算法：1.普通参数2.超参数二、深度学习改变了什么1、大规模数据性能提升可观2、隐式特征学习--AE本文是对李航博士《机器学习方法》，邱锡鹏博士的《神经网络与深度学习
元吉光·2023-08-14 05:43

拜读苏神-1-深度学习+文本情感分类

一、闲聊神经网络与深度学习参考链接：https://www.kexue.fm/archives/3331分类模型本质上是在做拟合——模型其实就是一个函数（或者一簇函数），里边有一些待定的参数，根据已有的数据
甄小胖·2023-08-10 04:22

【深度学习笔记】深度学习框架

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-08-06 14:03

各类损失函数结合反向传播不调包实现前馈神经网络

其中部分知识参考了神经网络与深度学习_邱锡鹏。经过整理可得：
嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:43

【深度学习笔记】Softmax 回归

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-29 10:15

【深度学习笔记】动量梯度下降法

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-29 10:15

【K210】【图像入门基础】颜色识别——寻找最大色块

前言为了了解神经网络与深度学习，接触到了k210这个小玩意，先是跑了几个已经训练好的模板发现真的是太神奇了！
学不会又咋了·2023-07-25 03:33

【深度学习笔记】随机梯度下降法

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洋洋Young·2023-07-24 16:09

Deep learning resources

神经网络与深度学习(邱锡鹏)https://nndl.github.io/AlexSmolayoutubechannel:https://www.youtube.com/channel/UCYoS2VT03weLA7uzvL2VybwPlaylist
OmicsAcademy·2023-07-21 22:43

【深度学习笔记】梯度消失与梯度爆炸

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-19 10:50

【深度学习笔记】偏差与方差

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-17 08:27

【深度学习笔记】正则化与 Dropout

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-17 08:26

【深度学习笔记】浅层神经网络

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-15 02:27

【深度学习笔记】深层神经网络

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-15 02:27

【深度学习笔记】训练 / 验证 / 测试集

本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与deeplearning.ai联合出品，主讲人是吴恩达AndrewNg教授。
洋洋Young·2023-07-15 02:17

【期末总复习】神经网络与深度学习蒲公英书

浅层学习one-hot向量相似度的概念局部表示和分布式表示示例学习器准确率机器学习的三个基本要素：模型、学习准则、优化算法【概念】期望风险【概念】损失函数【运用】三分类问题【概念】过拟合【概念】欠拟合超参数【选择/判断】验证集概念线性回归经验风险最小化中的平方损失函数什么时候出现不可逆的情况机器学习模型的四种偏差和方差组合情况（左下过拟合，右上欠拟合）监督学习两类线性可分感知器收敛性支持向量机超平
hellenionia·2023-06-18 23:23

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
macyang·2023-06-15 18:20

邱锡鹏《神经网络与深度学习》学习笔记

1.传统的机器学习和深度学习的最根本的区别就是：传统的机器学习是人为来选择特征，而深度学习是由网络自己进行特征的选择和学习。传统的机器学习是浅层学习。2.神经网络可以看做一个通用的函数逼近器，一个两层的神经网络可以逼近任意的函数。3.机器学习中常用的损失函数4.经验风险最小化：5.结构风险最小化：6.似然函数是高斯分布函数的累乘
爱不持久·2023-06-13 05:46

神经网络与机器学习

《神经网络与深度学习》第一章绪论1.1人工智能知识结构预备知识顶会论文常用的深度学习框架研究领域1.2如何开发AIS芒果机器学习1.3表示学习局部表示和分布式表示1.4深度学习（DeepLearning
Curry_Math·2023-06-11 14:46

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

机器学习又包含了深度学习.2.神经网络与深度学习的关系人工神经网络和深度学习都是机器学习的
是锦鲤本臾了!·2023-04-21 20:59

RNN

本文章参考《神经网络与深度学习》吴岸城著图片来源ChristopherOlah的博文什么是RNNRNN是两种神经网络的缩写：一种是递归神经网络一种是循环神经网络它的目的是用来处理序列数据，本文主要是讲循环神经网络
ICEMARK·2023-04-21 20:26

机器学习-从入门到弃坑

当你学习到第五节课，也就是开始讲述神经网络时，建议开始查看与课程平行的外部资料，比如3bule1brown的神经网络讲解视频，并结合《神经网络与深度学习》进行食用。
Zyaire·2023-04-15 15:15

深度学习NLP领域文本生成总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec
欢桑·2023-04-13 02:16

RNN中的梯度消失：隐藏层的梯度&隐藏层系数的梯度

引用自：WhyLSTMsStopYourGradientsFromVanishing:AViewfromtheBackwardsPass最近在学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，看到了循环神经网络。
伯纳乌的小草·2023-04-10 23:53

激活函数非零为中心的影响

最近在学邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，学到激活函数这里后，邱老师写道：ReLU函数的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏置偏移，会影响梯度下降的效率。
伯纳乌的小草·2023-04-10 23:52

神经网络与深度学习——学习笔记

这里写目录标题基础概念（1）激活函数的概念（2）损失函数的概念（3）拟合（4）小结损失函数的分类基础概念（1）激活函数的概念作用：指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射处来（保留特征，去除数据中的冗余）。##饱和概念：当一个激活函数lim⁡x→+∞h′(x)=0\lim_{x\rightarrow+\infty}h^{\prime}(x)=0limx→+∞h′(x)=0，为右饱和。
Above the clouds*·2023-04-06 22:31

手写数字识别

这篇博文里的代码均来自《神经网络与深度学习》一书。在network.py中虽然只有短短的七十多行代码，但代码压缩紧密，看起来比较费劲。
Qyun_lucky_star·2023-04-02 04:02

神经网络与深度学习第二章阅读

第二章机器学习概述2.1基本概念基本概念：样本、特征（属性）、标签、模型、学习算法这里举了一个买芒果的例子。特征和标签的区别，特征是一个一个属性，标签是这些属性的值。image.png2.2三个基本要素模型线性模型非线性模型学习准则损失函数：损失函数是一个非负实数函数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异。平方损失函数交叉熵损失函数Hinge损失函数风险最小化准则，防止过拟合或是欠拟合优化算法梯度
我的昵称违规了·2023-03-24 01:19

图神经网络与深度学习在智能交通中的应用：综述

@[toc]论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.11691https://arxiv.org/pdf/2005.11691.pdf论文作者：JiexiaYe,JuanjuanZhao,KejiangYe,ChengzhongXu(IEEEFellow)关键词：图神经网络（GNNs)，图卷积神经网络（GCN），深度学习，智能交通；备注：如该论文对读者有所帮助，希望在读者的
5cb210704729·2023-03-21 18:39

《神经网络与机器学习》笔记（一）

《神经网络与深度学习》笔记本书组织架构入门篇第一章绪论特征表示方法局部特征含义：也称为离散表示或符号表示，通常是用one-hot向量的形式优点：这种离散的表示方式具有很好的解释性因为向量稀疏，所以用于线性模型时计算效率非常高缺点
糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-21 18:01

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

第一部分：机器学习基础（解决简单问题）一、机器学习概览二、一个完整的机器学习项目三、分类四、训练模型五、支持向量机六、决策树七、集成学习和随机森林八、降维第二部分：神经网络与深度学习（解决复杂问题）九、
天线嘟嘟茄·2023-03-17 23:08

[2022-10-06]神经网络与深度学习第3章-前馈神经网络(part2)

contents前馈神经网络(part2)写在开头自动梯度计算torch中自动梯度的封装简介过程内容对比模型简化直接创建利用预定义算子重新实现前馈神经网络使用pytorch预定义算子重新实现二分类增加一个3个神经元的隐藏层，再次实现二分类，进行对比完善Runner类模型训练、性能评价思考优化问题参数初始化梯度消失问题死亡ReLU问题额外科普：早停附：Git使用（以GitHub为例）Git安装配置个
三工修·2023-03-13 20:55

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第10章 神经网络分类算法

目录第10章神经网络分类算法10.1用神经网络解决分类问题10.1.1神经元的“内心世界”10.1.2从神经元看分类问题10.1.3神经网络的“细胞”：人工神经元10.1.4构成网络的魔力10.1.5神经网络与深度学习
非文的NLP修炼笔记·2023-03-13 07:26

吴恩达Deep Learning学习笔记目录

（1）吴恩达老师DeepLearning学习笔记目录如下： 吴恩达DeepLearning学习笔记——第一课神经网络与深度学习 吴恩达DeepLearning学习笔记——第二课改善深层神经网络 吴恩达DeepLearning
七月七叶·2023-03-08 23:42

【人工智能】神经网络与深度学习体系（一）

神经网络与深度学习第一章绪论神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题。
柠檬小帽·2023-02-26 07:07

学习笔记——吴恩达《神经网络与深度学习》

神经网络与深度学习1.基础知识神经网络用神经网络进行监督学习2.神经网络基础知识二分分类logistic回归logistic回归损失函数梯度下降法导数计算图logistic回归中的梯度下降法m个样本的梯度下降向量化
焦妮敲代码·2023-02-17 20:23

numpy实现反向传播【超级小白讲解】

参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》4.4反向传播算法本文也参考了另一位大神的文章：numpy搭建简易神经网络一.神经网络数据搭建了一个三层神经网络，包括两个隐藏层，一个输出层，输入4个节点，隐藏层都为
陌上之殇·2023-02-07 09:44

神经网络与深度学习笔记（一）梯度下降算法

1、定义一个代价函数w表示所有的网络中权重的集合n是训练输入数据的个数a是表示当输入为x时输出的向量求和则是在总的训练输入x上进行的C称为二次代价函数;有时也称被称为均方误差或者MSE2、C我们训练神经网络的目的是找到能最小化二次代价函数C(w,b)的权重和偏置假设我们要最小化某些函数，C(v)。它可以是任意的多元实值函数，v=v1,v2,…。注意我们用v代替了w和b以强调它可能是任意的函数——我
dsjdjsa·2023-02-06 17:35

《神经网络与深度学习》 邱希鹏 学习笔记（二）

正则化所有损害优化的方法都是正则化。增加优化约束，干扰优化过程优化约束包括L1/L2约束，数据增强干扰优化包括随机梯度下降权重衰减提前停止在上式中y(n)为样本n，其展开形式为y^{(n)}为样本n，其展开形式为y(n)为样本n，其展开形式为，其中nnn为第n个样本，N+1是样本的维度y(n)=[y1(n)y2(n)y3(n)...yN+1(n)](3)y^{(n)}=\left[\begin{m
空心菜使者·2023-02-05 17:21

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

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码

近日，来自重庆大学的WanZhen制作了一份深度学习专项课程笔记，该笔记从神经网络与深度学习基础、提升深度神经网络性能和卷积神经网络三门课程出发详细解释了关键概念与作业代码。
小饕·2023-02-04 13:02

1.1 深度学习第一课《神经网络与深度学习》-吴恩达教授

老师课前原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注。深度学习做的非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，本课程将帮助你做到这一点。当你完成cousera上面的这一系列专项课程，
ygl_9913·2023-02-03 11:21
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