jbpm4.4学习入门

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(九)

第6章与学习相关的技巧6.1学习过程中参数更新最优化方法6.1.2SGD1.SGD的实现2.SGD的缺点6.1.4Momentum1.Momentum公式2.Momentum的实现6.1.5AdaGrad1.AdaGrad的公式2.AdaGrad的实现6.1.6Adam1.Adam的特点2.Adam的实现6.1.8基于MNIST数据集的更新方法的比较6.2权重初始值的设置方法6.2.2隐藏层的激活
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十)

第6章与学习相关的技巧6.4正则化抑制过拟合的方法6.4.2权值衰减6.4.3Dropout6.5超参数的验证6.5.1验证数据6.5.2超参数的最优化6.5.3超参数最优化的实现6.4正则化神经网络发生过拟合的原因：模型拥有大量参数、表现力强训练数据少为了制造过拟合的神经网络来表现实验情况，选择了以下条件：训练数据：Minist数据集里的300（60000:300）个训练数据神经网络层数：7层隐
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(八)

第5章误差反向传播法5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5激活函数层的实现5.5.1ReLU层5.5.2Sigmoid层5.6Affine/Softmax层的实现5.6.1Affine层5.6.2批版本的Affine层5.6.3Softmax-with-Loss层5.7误差反向传播法的实现5.7.1神经网络学习的全貌图5.7.2对应误差反向传播法的神经网络的实现5.7
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

斋藤康毅-深度学习入门 学习笔记五

ch误差反向传播法乘法和加法层的反向传播classAddLayer:def__init__(self):passdefforward(self,x,y):out=x+yreturnoutdefbackword(self,dout):dx=dout*1dy=dout*1returndx,dyclassMulLayer:def__init__(self):self.x=Noneself.y=Noned
Raymond_YP·2023-01-16 08:11

【MATLAB教程案例85】通过matlab实现有限差分法求解微分方程

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.有限差分法的相关理论
fpga和matlab·2023-01-15 16:18

【MATLAB教程案例83】通过matlab实现数据的插值拟合

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.插值拟合的相关理论3.插值拟合的MA
fpga和matlab·2023-01-15 16:18

【MATLAB教程案例84】通过matlab实现数据的线性回归

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.线性回归的相关理论3.线性回归的ma
fpga和matlab·2023-01-15 16:18

语言模型——深度学习入门动手

语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为T的词的序列w1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是n元语法（n-gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。语言模型假设序列w1,w2,…,wT中的每个词是依次生成的，我们有P(w1,w2,…,wT)=∏t=
cwz2021·2023-01-15 10:48

PyTorch深度学习入门笔记（十一）神经网络池化层

我是雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。关注公众号【集成电路设计教程】，获取更多学习资料，并拉你进“IC设计交流群”。QQIC设计&FPGA&DL交流群群号：866169462。课程学习笔记，课程链接文章目录一、MaxPool2d简介二、代码演示一、MaxPool2d简介这一节讲解池化层。还是通过Pytorch官方文档来进行学习：打开torch.nn的poolin
雪天鱼·2023-01-15 07:58

深度学习入门(基于python实现)--第三章 神经网络 01

所看书籍为人民邮电出版社的深度学习入门，原作者[日]斋藤康毅#_*_coding:UTF-8_*_#文件名：neural_network_01.py#开发工具：PyCharmimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt
zyhsna·2023-01-14 20:45

深度学习入门—基于Python的理论与实现（一）

本文参考书籍《深度学习入门—基于Python的理论与实现》Python入门Python内容均已书本内容来赘述，涵盖量小且不完全，建议初学者参考其他相关书籍或博客python教程进行学习。
kiukiu3·2023-01-14 20:14

【啃书】《深度学习入门 基于Python的理论与实现》第3章 神经网络

文章目录3.1从感知机到神经网络3.2激活函数3.43层神经网络的实现3.5输出层的设计神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。3.1从感知机到神经网络激活函数（activationfunction）的作用在于决定如何来激活输入信号的总和。3.2激活函数神经网络中经常使用的一个激活函数就是式（3.6）表示的sigmoid函数（sigmoidfunction）importn
凯旋16668·2023-01-14 20:13

000102感知机到神经网络

从感知机到神经网络学习深度学习入门的学习记录。总忘，记录。只记录各部分源码和少部分原理。
tryiiii·2023-01-14 20:11

深度学习入门（三）------- 阶跃函数和Sigmoid函数

引入了一个新概念叫阶跃函数，阶跃函数以0为界，输出从0切换为1（或者从1切换为0），它的值呈阶梯式变化，所以称为阶跃函数。它的图形代码就是：importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefstep_function(x):returnnp.array(x>0,dtype=np.int)x=np.arange(-5.0,5.0,0.1)y=step_func
程序员到程序猴·2023-01-14 20:39

深度学习入门（斋藤康毅）

第二章：感知机1、什么是感知机感知机就是一个算法,它可以接收多个输入信号,只输出一个信号.在神经元中,多个信号经过不同的权重输入到一个神经元中,输出的信号只有一个.当不同输入信号经过加权求和之后,得到的总和超过阈值时,这个神经元才会输出信号.具体的说,w是控制输入信号重要性的参数,而b是调整神经元倍激活的容易程度的参数。2、感知机可以实现基本的与,或,与非门，但是感知机不能实现异或门。3、单层感知
lp_oreo·2023-01-14 20:39

深度学习入门——用python从轮子开始造神经网络(1)

深度学习入门——用python从轮子开始造神经网络(1)作者：时棋前言由于作者水平问题，对深度学习的原理也给不出什么独到精妙的理解，本文单从实践角度试图让深度学习看起来简单一点。
Coder(小蓝).exploited·2023-01-14 20:39

机器学习入门2022.7.5

1.Tf-idf文本特征提取：接上篇的2022.7.3的文章2.特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据的过程，将不同规格的数据转换到同一规格去进行处理，如下图所示：2.归一化的举例学习到其他相同重要的特征，不会因为数值的差异的大小来影响特征之间的重要程度3.归一化的计算公式
周杰伦的粉丝·2023-01-14 11:45

攻克强化学习技术难题记录

第1次迭代的设计思路：强化学习demo游戏“cartpole”重述游戏目标：向左/右移动小车cart，保证杆pole始终在小车上方，是大多数强化学习入门教材都会介绍的一个经典案例。
刘元职业车队·2023-01-14 11:30

深度学习入门——数值微分，求导数

#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt#------------------定义微分函数-------------------------------------------------------------defnumerical_diff(f,x):h=1e-04#0.0001利用极小值，但不能产生舍入误差return(
我是小杨我就这样·2023-01-14 10:15

python机器学习入门笔记分享

机器学习(入门)学习笔记1-1了解人工智能人工智能必备三大素：算法、算力(计算力)、数据人工智能主要分支：计算机视觉：eg:人脸识别自然语言处理：语音识别语义识别1-2机器学习工作流程定义[***]数据自动分析获得模型预测从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测2.工作流程[****]1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估3.获取到的数据集介绍1
m0_64892604·2023-01-14 07:24

1、机器学习入门

1、机器学习入门1.1什么是机器学习旧的定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的领域新的定义：经验E，任务T，性能度量P（完成T成功概率）计算机不断积累经验E，完成任务T的性能度量P随之提高学习算法中两个主要算法
脑袋空空的Coduck君·2023-01-14 03:24

Python机器学习引言与基础知识储备

第一部分机器学习入门机器学习入门第一部分机器学习入门1.1为什么选择机器学习1.1.1机器学习能够解决的问题1.1.2熟悉任务和数据1.2为什么选择Python1.3scikit-learn1.4必要的库和工具
ErrorError！·2023-01-14 00:35

机器学习入门（2、特征预处理、降维）

③特征预处理3.1归一化3.2标准化④特征降维4.1特征选择4.2主成分分析③特征预处理原理是通过转换函数，将特征数据转换成更适合算法模型的特征数据的过程。数据抽取步骤，已将原始数据处理为数值型数据，还需将不同规格的数据转换为同一规格，此处特征预处理的过程也称为数值型数据的无量纲化，主要通过归一化、标准化两种方式来实现。3.1归一化通过对原始数据进行变换，把数据映射到默认为[0,1]之间。在skl
奈々生様·2023-01-13 22:53

机器学习入门（3、分类算法）

1、分类算法1-1KNN（KNearestNeighbor）算法1-2模型选择与调优1、什么是交叉验证（CrossValidation）？2、超参数搜索—网格搜索（GridSearch）1-3朴素贝叶斯算法怎么避免分子出现0的情况？1-4决策树1-5随机森林什么是集成学习法？有监督的学习算法包含预测和分类两种，预测是对连续型数值进行计算的算法，分类是对阈值内外数值进行判断的分类器算法。在sklea
奈々生様·2023-01-13 22:53

python竞赛之路_机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
weixin_39958631·2023-01-13 13:23

初学者的机器学习入门实战教程！

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2019/01/14/machine-learning-in-python/作者：AdrianRosebrock这是一篇手把手教你使用Python实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！本教程会采用下述两个库来实现机器学习算法：scikit-learnK
spearhead_cai·2023-01-13 13:45

为什么“蜥蜴书”是机器学习入门必读书？

导读：懂行人都知道，这本“蜥蜴书”江湖地位有多高。这本书曾经点燃了无数人学习AI的热情！很多大佬都把这本书列为AI工程师的必读书。我们一起看看这本书该怎么读。作者：木羊同学来源：华章计算机（hzbook_jsj）现在机器学习很热，大家都想学习机器学习，可是看哪本书呢？时间宝贵，肯定得选经典的“必读书”。所以，现在网上到处都是“机器学习必读书单”。我看过很多个版本的书单，总感觉差点意思。怎么说呢，我
hzbooks·2023-01-13 10:44

深度学习入门之第三章 神经网络 一个fashion-mnist图像识别网络

前言我看书上介绍的是如果训练神经网络做图像识别的，正好之前在21个深度学习项目之中有用卷积神经网络做图像识别所以就介绍一下我之前写的吧！！！！！书上介绍的思想主要是使用mlp做前向神经网络但是现在mlp无论是在ImageRecognition还是GANs中,都没有卷积神经网络好，渐渐被淘汰了分享之前我碰到一个问题，代码是不会骗人的我们看看ImageRecognition和GANs之间的区别在Ima
YYLin-AI·2023-01-13 03:05

机器学习入门（二）：KNN分类算法和决策边界(Decision Boundary)绘制

机器学习入门专栏其他章节：机器学习入门（一）线性回归机器学习入门（三）朴素贝叶斯机器学习入门（四）决策树机器学习入门（五）集成学习机器学习入门（六）支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门（八
FrenchOldDriver·2023-01-12 20:48

《Linux运维实战：Centos7.6基于ansible一键离线部署redis6.2.8二进制版之cluster集群》

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
东城绝神·2023-01-12 19:52

《Linux运维实战：Centos7.6基于ansible一键离线部署redis6.2.8二进制版之哨兵集群》

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
东城绝神·2023-01-12 19:52

第一章：全世界最简单的机器学习入门指南

第一章：全世界最简单的机器学习入门指南https://blog.csdn.net/wskzgz/article/details/89917343第二章：用机器学习制作超级马里奥的关卡https://blog.csdn.net
柯大侠爱喝水·2023-01-12 18:22

深度学习入门基础准备工作

这里写自定义目录标题1、如果台式机/笔记本上没有Nvidia控制面板，如何找NIVDIA控制面板？1.1如何查看Nivdia显卡对应的cuda版本pytorch安装教程根据问题2：'taskill-14216'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。又来一个新的问题：错误:没有找到进程"11984"---未解决！！！！。1、如果台式机/笔记本上没有Nvidia控制面板，如何找NIVDI
土豆娃potato·2023-01-12 14:48

深度学习auc_机器学习入门之AUC理解和Python实现

稍微了解机器学习或深度学习的同学，应该对AUC不陌生，它算是二分类问题中最为常用的评价指标之一。之所以专门写文章来解释其含义，是因为上次面试时被问到如何自己用代码实现AUC时没有答上来，才发现自己一直是似懂非懂的状态。痛定思痛，决定写一篇文章来解释AUC的含义以及给出详细的Python代码实现除了AUC之外，二分类场景里用得更多的一个评价指标是accuracy，也就是准确率。比方说经典的用朴素贝叶
北川格林·2023-01-12 14:11

深度学习入门初步

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习
jlqzzz·2023-01-12 10:51

波士顿房价预测——机器学习入门级案例

一、数据处理1.1数据集介绍本实验使用波士顿房价预测数据集，共506条样本数据，每条样本包含了12种可能影响房价的因素和该类房屋价格的中位数，各字段含义如下表所示：字段名类型含义CRIMfloat该镇的人均犯罪率ZNfloat占地面积超过25,000平方呎的住宅用地比例INDUSfloat非零售商业用地比例CHASint是否邻近CharlesRiver1=邻近；0=不邻近NOXfloat一氧化氮浓
心无旁骛~·2023-01-12 06:37

深度学习入门篇——一、Pytorch环境配置（GPU：GeForce 940MX）

安装pytorch的几点注意事项：①确定你的电脑显卡是否支持cuda。可取网站查询：CUDAZone-LibraryofResources|NVIDIADeveloperhttps://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus确保你的显卡驱动更新到最新，以保证能兼容最新版本的cuda。官方驱动|NVIDIA下载适用于GeForc
百草味的三只松鼠·2023-01-11 20:32

深度学习入门篇（一）：环境搭建(PyTorch+Anaconda3+CUDA+PyCharm )

一、环境软件介绍：PyTorch：是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它主要由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。PyTorch主要有两大特征：类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速；基于带自动微分系统的深度神经网络。它是一个核心模块，我们所应用的模型工程引用了这个库的接口，这
////M////·2023-01-11 20:00

深度学习入门 Ubuntu18.04 cuda cudnn conda pytorch

1安装cuda和cudnn1.1下载cuda为什么下载这个版本呢，因为pytorch需要cuda10.2或者11.3，稳妥一点10.2大部分程序都能跑。1.2安装cudasudobashcuda_10.2.89_440.33.01_linux.run注意：若报错Existingpackagemanagerinstallationofthedriverfound.Itisstronglyrecomm
Android_ros_web·2023-01-11 20:59

深度学习入门（二） 环境配置与预备知识

深度学习入门（二）预备知识与准备前言环境配置与预备知识一环境配置AnacondaJupyterPyTorch其他二数据操作2.1创建Tensor2.2操作算术操作索引改变形状线性代数2.3广播机制2.4
澪mio·2023-01-11 20:58

深度学习入门配置

目的：入门深度学习，配置环境参考教程：【包教包会】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置与卸载，看这一个就够了_哔哩哔哩_bilibiliw问题：按照上述教程配置，遇到了一些问题，解决如下：a)CUDA默认版本问题。在系统安装了多个CUDA版本的情况下，在cmd中用nvcc-V查询到CUDA版本是最后安装的版本。（经
福东的笔记·2023-01-11 20:53

深度学习入门之cuda环境配置（3步解决）

Pytorch深度学习入门之cuda环境配置（3步解决）引言相信很多同学在开始入门深度学习时遭受配置环境的苦，笔者曾经也是，本教程也是笔记和同学摸索了挺久总结出来的。
homexjh·2023-01-11 20:19

机器学习入门：逻辑回归-2

机器学习入门：逻辑回归1、实验描述本实验主要内容是，通过使用pandas对鸢尾花数据集进预处理，根据预处理数据建立logisticsregression模型，并训练模型，再利用训练出来的模型做预测，并最终使用图形的方式展示预测结果
奔腾游子·2023-01-11 19:15

机器学习与深度学习入门介绍1

1.机器学习（MachineLearning,ML)1.0基本概念：训练集，测试集，特征值，监督学习，非监督学习，半监督学习，分类，回归1.1概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。1.2学科定位：人工智能(ArtificialIntellig
yaohuan2017·2023-01-11 19:42

深度学习入门（一） 深度学习简介

深度学习入门（一）深度学习简介前言深度学习简介特点小结参考文献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，防止遗忘深度学习简介目前，机器学习和深度学习应用共同的核心思想：“用数据编程”.通俗来说
澪mio·2023-01-11 19:40

深度学习入门系列（总结篇）

这一篇我们对从机器学习过渡到深度学习的入门篇做一个总结。深度学习分为深度神经网络和深度生成模型。其中，深度神经网络的基础是感知机算法（PLA），它是以错误驱动为思想的线性分类算法。在此基础上加上多层，就成了多层感知机（MLP），这是神经网络的基础模型，通常情况下深度神经网络（DNN）就是指MLP。如果层与层之间不再是单一的激活函数，而是用池化层和卷积层代替，就变成了卷积神经网络（CNN），为了解决
整得咔咔响·2023-01-11 19:39

机器学习与深度学习入门篇

一、机器学习1.机器学习是什么？机器学习是将无序数据转换为价值的方法。2.机器学习的价值从数据中抽取规律，并预测未来。3.机器学习的应用（1）分类问题图像识别、垃圾邮件识别。（2）回归问题股价预测、房价预测。（3）排序问题点击率预估、推荐。（4）生成问题图像生产、图像风格转换、图像文字描述生成。4.机器学习流程5.机器学习岗位职责（1）数据处理(采集+去噪)（2）模型训练(特征+模型)（3）模型评
沉浮一香蕉·2023-01-11 19:07

官方yoloV5开源代码注释，基本每个文件夹和模块都有注释

深度学习入门代码解读注释。YID:8919652073330172Jackiedan
「已注销」·2023-01-11 17:31

机器学习入门笔记1

`机器学习入门笔记1——基本概念介绍1.什么是机器学习？机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。下面是一个更广义的概念：机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确编程。
weixin_43708775·2023-01-11 11:08

深度学习入门之ResNet食物图像分类

前言参加了华为一个小比赛第四届MindCon-爱（AI）美食–10类常见美食图片分类，本来想实践机器学习课程的知识，后来发现图像分类任务基本都是用神经网络做，之前在兴趣课上学过一点神经网络但不多，通过这样一个完整的项目也算入门了。代码仓库：https://github.com/fgmn/ResNet任务ResNet这里主要结合官方pytorch代码和B站视频6.2使用pytorch搭建ResNet
u小鬼·2023-01-11 10:24
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