jbpm4.4学习入门第35页

深度学习之PAN详解

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。目录一、提出原因二、PAN结构分析一、提出原因说到PAN，总能联想到与之相似的FPN。

tt丫·2022-11-21 02:09

连续苦情剧：机器学习入门笔记（一）：模型性能评价与选择

一.训练误差与测试误差1.1基本概念在分类任务中，通常把错分的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate）。比如m个样本有a个预测错了，错误率就是E=a/m；与错误率相对的1-a/m称为精度（accuracy），或者说正确率，数值上精度=1-错误率。更一般地，我们通常会把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差（error）。学习器在训练集上的误差称为训练误差（traini

测试员小何·2022-11-21 02:04

深度学习入门笔记3 自适应神经元

自适应线性神经元概念自适应线性神经网络（ADALINE——AdaptiveLinearNeuron）是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数：自适应神经元使用线性激活函数，感知器使用阶跃函数。误差更新：自适应神经元在最终结果前进行更新，感知器在最终结果后进行更新。损失函数：自适应神经元使用SSE最为损失函数，感知器没有损失函数。应用：

深度学习从入门到放弃·2022-11-21 02:21

深度学习_误差反向传播法

深度学习_误差反向传播法参考书籍：深度学习入门_基于python的理论与实现正向传播：从计算图出发点到结束点的传播反向传播：从计算图结束点到出发点的传播局部计算：无论全局发生了什么，都能只根据与自己相关的信息输出接下来的结果计算图优点

贪心的柠檬·2022-11-21 01:59

Win10上配置Paddle的PARL运行环境

《PARL强化学习入门实践》课程示例Windo

luckywlj0115·2022-11-20 23:12

深度学习入门笔记之ALexNet网络

Alex提出的alexnet网络结构模型，在imagenet2012图像分类challenge上赢得了冠军。作者训练alexnet网络时大致将120万张图像的训练集循环了90次，在两个NVIDIAGTX5803GBGPU上花了五到六天。来源论文：Krizhevsky,Alex,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton.“Imagenetclassificationwith

ysukitty·2022-11-20 22:16

基于simulink的牛鞭效应模型建模与仿真

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础牛鞭效应，是经济学中的一个术语，它也被称为需求放大效应。

fpga和matlab·2022-11-20 21:08

重装系统超详细教程

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

向前ing·2022-11-20 20:41

常用机器学习算法汇总比较(完）

机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第九篇！

spearhead_cai·2022-11-20 18:36

机器学习入门实例三——线性回归预测店铺销售额

数据集：数据集下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_43705330/85426684wechat：微信公众号的投放金额、weibo：微博的投放广告的金额、others：其他项目投放的金额、sales：商品的销售额数据的热力图代码：importnumpyasnp#导入NumPy数学工具箱importpandasaspd#导入Pandas数据处理工具箱

原知·2022-11-20 17:18

【python和机器学习入门2】决策树2——决策树构建

参考博客：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜（po主Jack-Cui,《——大部分内容转载自参考书籍：《机器学习实战》——第三章目录一构建决策树1.1决策树构建原理1.2决策树结构1.3决策树构建关键代码1.4构建完整代码1.5使用构建的决策树进行预测分类二决策树的存储《——决策树概念子模块等见前篇一构建决策树依旧是用贷款demo，数据如下本章使用ID3算法进行决策树划分，每次划分消耗一个特征属性。

momottyy·2022-11-20 16:56

强化学习入门 Q-learning与SARSA

1.Q-Learning是强化学习算法中Value-based中的一种算法，Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的s状态下(s∈S)，采取动作a(a∈A)动作能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报rewardr，所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。更简单的理解就是我们基于状态s利用ε−gr

hhhsyf135246·2022-11-20 15:44

机器学习入门（一）编写入门程序

目录1.学习的步骤（本文及后续内容针对开发岗，不深入）2.机器学习库sklearn3.机器学习入门程序（一）导入数据集（二）选择模型（三）训练模型（四）模型预测（五）模型评测(六)模型的保存1.学习的步骤

余崇富·2022-11-20 15:34

深度学习学习路线

睡觉特早头发特多·2022-11-20 14:13

为什么反向传播更加高效

下面介绍一下计算图，这一部分内容来自斋藤康毅——《深度学习入门基于python的理论与实现》我就不像书中做特别细致的介绍了，很容易的看出来这个图表示的是：100元一个的苹果经过购买

不会真有人是二次元吧·2022-11-20 14:03

基于BP神经网络的含水率预测模型matlab仿真

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在人工神经网络的发展历史上，感知机(MultilayerPerceptron

fpga和matlab·2022-11-20 11:03

pytorch 学习（1）

文章目录pytorch入门线性回归案例模型的保存读取觉得有收获的可以加个微信交流技术pytorch已经成为最炙手可热的深度学习框架之一，非常有必要学习入门常见形式scalar：常量fromtorchimporttensorx

MioeC·2022-11-20 10:48

【深度学习】EASY RL强化学习：案例与实践 - 第0章先修课程

学习平台：飞桨AIStudio课程设置：共13课节（第12课节解读AlphaStar论文；第13课节是习题面试题附录）第一课深度学习入门

Biophilia_hyb·2022-11-20 09:26

【机器学习入门】(4) 决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

各位同学好，今天我向大家介绍一下python机器学习中的决策树算法的基本原理。内容主要有：(1)概念理解；(2)信息熵；(3)信息增益；(4)算法选择；(5)预剪枝和后剪枝。python决策树算法案例实战在下一篇文章中介绍。那我们开始吧。【机器学习】(5)决策树算法实战：sklearn实现决策树，实例应用（沉船幸存者预测）附python完整代码及数据集1.决策树概念通过不断的划分条件来进行分类，决

立Sir·2022-11-20 09:36

强化学习 (Reinforcement Learning) 基础及论文资料汇总

《ReinforcementLearning:AnIntroduction》RichardS.SuttonandAndrewG.Barto，被誉为“强化学习圣经”，毫无疑问是强化学习入门的必读书籍，此书有中文译版

SMALL_RL·2022-11-20 08:22

python机器学习入门之numpy的用法（超详细，必看）

numpy强大的功能主要基于底层的一个ndarray结构其可以生成N维数组当然首先你要导入numpy这个科学计算库如果不知道怎么导入可以看我这篇博客python导入和下载库1：ndarray对象是一系列同类型数据的集合，下标索引从0开始numpy.array(object,dtype=None,copy=true,order=None,subok=False,ndmin=0)importnumpy

showswoller·2022-11-20 07:05

Pytorch深度学习入门与实战

PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，带大家较平稳地入门深度学习领域。我的图书馆留言交流Python被确定为数据科学和机器学习的进入语言，部分感谢开源ML库Pytorch。Pytorch的功能强大的深度神经网络建筑工具和易用性使其成为数据科学家的热

Duyuqq·2022-11-20 06:46

李宏毅机器学习笔记（二）Regression&&Classification

李宏毅机器学习笔记（二）RegressionCaseStudy（P3）机器学习入门：回归，预测准确的数值。

咸鱼Wei·2022-11-20 05:27

深度学习入门3-卷积神经网络图像识别的一个例子（训练、测试和模型的加载保存）

提示：文章写完后，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一、基本介绍二、代码实现1.了解数据2.构建网络、损失函数、优化器3.训练模型4.模型保存与加载5.测试6.GPU总结一、基本介绍今天和大家分享的例子代码是用pytorch实现一个卷积神经网络实现图像识别，所用到的数据集是cifar10，是一个十分类的图像分类数据集，每个对象的所属类别为1类，总共类别为10类，输入图像数据的维

时光轻浅，半夏挽歌·2022-11-20 05:01

机器学习-22：MachineLN之RL

看一下强化学习入门的一点东西，从概念说起吧：下面基本是在挖坑，后面会慢慢填起来。其实机器学习可以大致分为三类：监督学习、非监督学习、强化学习；强化学习是一个很重要的分支，目前来说比较火；1.什么是

MachineLP·2022-11-20 04:35

机器学习入门：神经网络为什么要非线性

机器学习入门：为什么要非线性？机器学习的一大作用就是预测。假设我们用一个函数function来根据一些已有条件预测结果。线性函数就会产生很大的局限性。针对这个问题，我首先举一个感知机的例子。

YYIIJQ·2022-11-20 02:14

【深度学习案例】手写数字项目实现-2.Python模型训练

【深度学习入门教程】手写数字项目实现-2.Python模型训练4.Python基于Pytorch框架实现模型训练4.1训练环境4.2定义数据加载器4.3定义网络（net,py）4.4定义训练器(trainer.py

爱码一万年·2022-11-20 01:43

[深度学习入门]知识蒸馏

论文：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork相关论文查找网站：1.ConnectedPapers|Findandexploreacademicpapers2.https://paperswithcode.com/3.知识蒸馏在做什么？将softtargets的结果作为标签进行训练stduentmodel，增加了更多的信息（物体间的相似度）：知识蒸馏主要是将大模

Guycynnnnn·2022-11-20 00:43

[深度学习入门]两阶段目标检测算法到Faster RCNN

目标检测一、两阶段法1、概述：计算机视觉：三大热点方向：计算机视觉、自然语言处理、语音识别四类任务：图像分类(label)、目标检测(what+where)、图像语义分割(what+where)、图像实例分割(what+where)目标检测：位置+类别问题：尺寸范围大，物体角度、姿态不定，可以出现在图片任何地方，多类别数据集：PASCALVOC(VOC2007/VOC2012)MSCOCO(MSC

Guycynnnnn·2022-11-20 00:13

机器学习入门学习笔记

文章目录一、人工智能概述二、机器学习概述2.1、什么是机器学习2.2、数据集的构成2.3、机器学习算法分类2.4、机器学习开发流程2.5、学习框架和资料三、特征工程3.1、数据集3.1.1、可用数据集3.1.2、Scikit-learn工具3.1.2、sklearn数据集3.2、特征工程介绍3.2.1、为什么需要特征工程（FeatureEngineering）3.2.2、什么是特征工程3.2.3、

码农a皮·2022-11-19 23:50

[深度学习入门]Yolo系列

单阶段YOLO系列模型：一、YOLO发展史单阶段模型：YOLO,SSD,Retina-Net两阶段模型：RCNN,SPPNetyolo系列：精度并不是最高的，但推理运行速度高FPS：帧/s精度、速度性价比高1、YOLOv1将目标检测当作一个单一的回归任务将图片分成s*s个网格物体中心点落在哪个网格上，就由该网格对应锚框负责检测该物体2、YOLOv2优化方法骨干网络：224*224->448*448

Guycynnnnn·2022-11-19 23:37

[转载]《吴恩达深度学习核心笔记》发布，黄海广博士整理！

红色石头深度学习专栏深度学习入门首推课程就是吴恩达的深度学习专项课程系列的5门课。该专项课程最大的特色就是内容全面、通俗易懂并配备了丰富的实战项目。今天，给大家推荐一份关于该专项课程的核心笔记！

weixin_34010949·2022-11-19 22:59

深度学习入门：基于Python的理论与实现②

第四章神经网络的学习本章的主题是神经网络的学习。这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。1.从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。1.1数据驱动数据是机器学习的核心，从数据中寻找答案

栖陆@.·2022-11-19 20:15

【TensorFlow】环境配置-----TensorFlow 安装与配置

系列文章目录第一章TensorFlow深度学习入门之环境配置目录系列文章目录文章目录前言一、安装anaconda二、安装Tensorflow1创建一个环境2安装Tensorflow3安装jupyternotebook

晓亮.·2022-11-19 20:11

ios 11 CORE ML 学习入门

导语：在刚刚过去的WWDC上，苹果发布了CoreML这个机器学习框架。现在，开发者可以轻松的使用CoreML把机器学习功能集成到自己的应用里，让应用变得更加智能，给用户更牛逼的体验。苹果在iOS5里引入了NSLinguisticTagger来分析自然语言。iOS8出了Metal，提供了对设备GPU的底层访问。去年，苹果在Accelerate框架添加了BasicNeuralNetworkSubrou

__代码改变世界__·2022-11-19 19:36

程序员的机器学习入门笔记（五）：文本分类的入门介绍

背景说明可以说在分析机器学习的数据源中最常见的知识发现主题是把数据对象或事件转换为预定的类别，再根据类别进行专门的处理，这是分类系统的基本任务。文本分类也如此：其实就是为用户给出的每个文档找到所属的正确类别（主题或概念）。想要实现这个任务，首先需要给出一组类别，然后根据这些类别收集相应的文本集合，构成训练数据集，训练集既包括分好类的文本文件也包括类别信息。今天，在互联网的背景下自动化的文本分类被广

铁猴·2022-11-19 19:20

【深度学习笔记001 深度学习入门导读】

2016年Google人工智能程序阿尔法围棋（AlphaGo）对战世界围棋选手李世石，最终以4:1的成绩获得胜利，这惊人的一幕将国内外研究和学习人工智能的热题推向了新的高潮。然而，何为深度学习？本文将揭开深度学习的面纱。•1什么是深度学习及深度学习的基本思想？•2人工智能是如何发展而来？•3机器学习的相关技术有哪些？•4Deeplearning与NeuralNetwork的异同？•5Deeplea

DaveBobo·2022-11-19 19:07

机器学习/深度学习入门建议

机器学习/深度学习入门建议第一阶段：Python基础视频：（选一个喜欢的就行）第二阶段：常用模块numpymatplotlibpandas书籍的话推荐看看《利用Python进行数据分析》第三阶段：机器学习基础建议观看吴恩达老师的课程

程序猿-饭饭·2022-11-19 19:16

吴恩达深度学习入门

1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai

费马定理·2022-11-19 19:10

吴恩达《深度学习》笔记+代码实战（一）：深度学习入门

最近在学吴恩达的《深度学习专项》（DeepLearningSpecialization)。为了让学习更有效率（顺便有一些博文上的产出），我准备写一些学习笔记。笔记的内容比较简单，没有什么原创性的内容，主要是对课堂的知识进行梳理（这些文章的标题虽然叫”笔记“，但根据我之前的分类，这些文章由于原创性较低，被划分在”知识记录“里）。如果读者也在学这门课的话，可以对照我总结出来的知识，查缺补漏。之后几节课

大局观选手周弈帆·2022-11-19 19:09

One PUNCH Man——深度学习入门

文章目录人类视觉原理从神经网络到卷积神经网络（CNN）数据输入层卷积计算层卷积的计算参数共享机制激励层池化层全连接层CNN优缺点卷积神经网络的常用框架人类视觉原理深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了DavidHubel（出生于加拿大的美国神经生物学家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前两位的主要贡献，

No_Game_No_Life_·2022-11-19 15:27

学习笔记1

深度学习入门1（基于python的理论与实现）python内容的简单回顾访问元素绘制图片生成Numpy数组显示图片广播python内容的简单回顾访问元素#coding=utf-8importnumpyasnpx

码农10087号·2022-11-19 15:53

学习笔记2

深度学习入门（基于python的理论与实现）感知机基本概念感知机的简单实现与门非门或门多层感知机叠加实现异或门小结：感知机基本概念1.感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

码农10087号·2022-11-19 15:53

学习笔记3

深度学习入门（基于python的理论与实现）神经网络简介sigmoid函数代码实现：函数图像：阶跃函数代码实现：函数图像：sigmoid函数与阶跃函数的对比代码实现：函数图像：softmax函数代码定义

码农10087号·2022-11-19 15:14

深度学习入门（四十三）计算机视觉——锚框

深度学习入门（四十三）计算机视觉——锚框前言计算机视觉——锚框课件锚框IoU交并比赋予锚框符号使用非极大值抑制（NMS）输出总结教材1生成多个锚框2交并比（IoU）3在训练数据中标注锚框3.1将真实边界框分配给锚框

澪mio·2022-11-19 13:43

深度学习入门：基于Python的理论与实现1Python入门

Python入门NumpyMatplotlibNumpy导入Numpyimportnumpyasnp生成Numpy数组与Numpy数组的运算x=np.array([1.0,2.0,3.0])y=np.array([2.0,3.0,4.0])print(x)print(type(x))#element-wiseprint(x+y)#广播,可进行扩展实现不同维度矩阵的计算x=x/2.0print(x)

weiyusi·2022-11-19 12:39

pytorch深度学习入门—tensor张量的裁剪

Tensor的裁剪可以防止过拟合的出现，也可以有效处理梯度爆炸与梯度消失torch中可以利用clamp进行梯度裁剪A.clamp（a,b）表示将A中的元素裁剪到只剩在a—b范围内，原来小于a的元素将赋值为a，大于b的元素将赋值为b测试代码：importtorcha=torch.rand(2,3)*10print(a)a=a.clamp(5,8)print(a)

坤Hi·2022-11-19 12:38

Python深度学习入门之Tensorflow2.0张量操作

Tensorflow深度学习框架最重要的加速计算功能，就是通过在cuda上定义Tensor类型数据，利用GPU对神经网络进行计算加速。本文主要介绍Tensorflow2.0的一些Tensor张量数据类型的操作。注：Tensorflow1.X语法繁琐复杂，各版本之间兼容性极差，相差一个小版本写的代码就极有可能无法运行，在tf2.0以后版本API偏向Keras风格，更易使用，且兼容性问题有所改善。1t

CV干饭王·2022-11-19 12:05

深度学习入门：张量

0阶标量a=1231阶向量b=[1,2,3]2阶矩阵c=[[1,2,3],[2,3,4]]n阶张量d=[[…[元素]…]]数据类型tf.int，tf.floattf.int32，tf.float32，tf.float64tf.booltf.constant([True,False])tf.stringtf.constant("Hello,world!")如何创建一个Tensor1.创建一个tens

tr521520·2022-11-19 12:29

深度学习入门：基于Python的理论与实现①

深度学习入门：基于Python的理论与实现①机器学习的三大要素第一章python入门1.Numpy1.1.numpy的N维数组1.2.numpy广播1.3访问元素2.Matplotlib第二章感知机1.

栖陆@.·2022-11-19 12:28

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