jbpm4.4学习入门第37页

Matlab深度学习入门实例:从0搭建卷积神经网络CNN

网上已具有大量卷积神经网络的讲解，故本文不在对此赘述，这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者，以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络，作为正式迈入深度学习的第一步。我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别，和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。Matlab的功能十分强大，其自带的深度学习工具箱可以使我们免于编写底层算法，迅速地搭建出一个卷积神经网络，同时，其自带手写数字图片以供学习，地

白太岁·2022-11-09 10:03

深度学习入门（二十九）卷积神经网络——VGG

深度学习入门（二十九）卷积神经网络——VGG前言卷积神经网络——VGG课件VGGVGG块VGG架构进度总结教材1VGG块2VGG网络3训练模型4小结参考文献前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-11-09 10:03

深度学习入门（二十八）卷积神经网络——AlexNet

深度学习入门（二十八）卷积神经网络——AlexNet前言卷积神经网络——AlexNet课件以前的机器学习几何学特征工程HardWareImageNet（2010）AlexNetAlexNet架构更多细节复杂度总结教材

澪mio·2022-11-09 10:51

深度学习入门（二十七）卷积神经网络——LeNet

深度学习入门（二十七）卷积神经网络——LeNet前言卷积神经网络——LeNet课件手写的数字识别MNIST总结教材1LeNet2模型训练3小结参考文献前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用

澪mio·2022-11-09 09:13

Pytorch深度学习入门与实战三——循环神经网络

1.常见的循环神经网络RNN,LSTM,GRURNNtorch.nn.RNN()单纯的RNN会出现随着地柜次数的增加，权重指数级爆炸或小时的问题，从而难以捕捉长时间的关联，导致RNN训练是收敛困难。LSTM引入门的机制，使网络有更强的记忆能力。LSTM信息处理方面的三个阶段：遗忘阶段。对上一阶段传进来的输入进行选择性忘记。选择记忆阶段。输出阶段GRU（循环们控制单元）LSTM需要训练较多的参数，训

谢欣燕·2022-11-09 03:13

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现

一、Python入门1.1NumPy在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy的数组类（numpy.array）中提供了很多便捷的方法，在实现深度学习时，我们将使用这些方法。安装各种第三方库的方式详见：VSCode中安装Python机器学习与数据分析相关第三方模块教程。导入NumPy：importnumpyasnp生成NumPy数组：x=np.array([1.0,2.0,3.0])

柃歌·2022-11-08 21:01

深度学习入门实操——tensorflow 搭建神经网络

本文不赘述神经网络的原理，只是简单介绍如何用python3.0|tensorflow2.0框架搭建一个简单的神经网络,进行简单的图像识别。本文分为三个部分，第一部分先po出总体代码，第二部分分段详解每段代码，第三部分总结。参考：1tf.Keras-简书(jianshu.com)2Fashion-MNIST：替代MNIST手写数字集的图像数据集-知乎(zhihu.com)3model.evaluat

lovelybear2333·2022-11-08 19:00

深度学习入门--02 初识神经网络

1、神经网络的结构神经网络的结构类似与上一章所讲的两层感知机。具体分为输入层、隐藏层和输出层。分别称为第0、1、2层。首先与感知机不同的是，神经网络引入了激活函数，激活函数可用h(a)来表示，a为加权输入信号与偏置的总和。2、输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的信号传递设计：（1）、引入激活函数：将输入信号的总和转化为输出信号，这种函数称为激活函数。（2）、感知机中使用的激活函数：感知机中的一旦输入加

吃梦想的咸鱼·2022-11-08 13:49

机器学习入门（六）神经网络初识

目录一、模型解释1.1用人脑解释1.2用模型解释二、通过异或门的神经网络理解偏置量、神经网络的传播2.1与门的神经网络表示2.2或门的神经网络表示2.3异或门的神经网络表示三、多物体分类一、模型解释1.1用人脑解释神经网络是模拟人的神经元，通过输入电化学信号（Input：Dendrite）经过细胞核（Dealing：Nucleus）处理得到结果（Output：Axon）传给下一个神经元（下一个输入

Courage2022·2022-11-08 13:38

深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式

文章目录前言一、数值微分1.导数2.偏导数3.梯度二、梯度法1.学习率2.神经网络的梯度计算总结前言上一篇文章介绍了神经网络需要达到的最终目标，即使所定义的损失函数值达到尽可能的小。那么，是如何达到使得损失函数的值最小的呢？其实，最常使用的核心大招就是“梯度法”进行参数的更新优化，最终达到使得损失函数最小的目的。本文将介绍神经网络中参数的梯度是如何计算的。在介绍梯度法之前先简单介绍一下所用到的数值

阿_旭·2022-11-08 11:26

深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价

如何对神经网络模型训练结果进行评价上一篇文章《深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程，通过损失函数的训练结果我们可以发现

阿_旭·2022-11-08 11:26

《深度学习入门-基于Python的理论与实现》第二章带读 -- 感知机

开篇介绍：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》书籍介绍第一章：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》第一章带读文章构成：感知机是什么感知机构建逻辑电路感知机的局限性多层感知机1.感知机是什么感知机

【文言】·2022-11-08 10:06

送书 | 火遍日本 IT 界的「鱼书」终出续作！！！！

这就是被称为「鱼书」的《深度学习入门：基于Python的理论与实现》。原书上市不到2年，就已经加印到100000+册了，对于技术图书来讲已经是个惊人的数字了。一方面说明深度学习确

敲代码的灰太狼·2022-11-08 09:36

《深度学习进阶自然语言处理》第一章：神经网络的复习

第一章：神经网络的复习关于本书第一章内容，主要是对《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书的精炼性概括。

【文言】·2022-11-08 09:04

深度学习入门系列2:用TensorFlow构建你的第一个神经网络

大家好，我技术人Howzit，这是深度学习入门系列第二篇，欢迎大家一起交流！

技术人Howzit·2022-11-07 23:26

神经网络的学习-搭建神经网络实现mnist数据集分类

文章目录四、神经网络的学习1.损失函数2.损失函数的意义3.数值微分4.梯度法5.学习算法的实现四、神经网络的学习这一章通过两层神经网络实现对mnist手写数据集的识别，本文是源于《深度学习入门》的学习笔记若理解困难

泥签·2022-11-07 17:45

人工智能学习：CIFAR-10数据分类识别（4）

与MNIST类似，CIFAR-10同样是人工智能学习入门的数据集之一，它包含飞机、汽车、小鸟等10个类别的图片，一共60000张图片，其中训练集占50000张，测试集占10000张。

星光2020·2022-11-07 17:14

github标星8331+：吴恩达深度学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）...

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，star数达到8331+，曾经有相关报道文章。

湾区人工智能·2022-11-07 15:58

机器学习入门：第二章机器学习中的数学基础

在机器学习的开头，因为机器学习涉及到很多数学的东西，很多基础的理论都来至于数学的推导，很多人都会在问，需不需要很高的数学基础，在这里我想说一下我对这个问题的看法。在我看来，在机器学习领域中有这三部分人，第一部分是对机器学习有了较多的了解，知道机器学习中所用到的各种算法，并能很清楚的知道这些算法用在哪个领域下，例如文章分类可以使用贝叶斯算法，流量点击可以使用逻辑分类，等等。现在又有着非常多的关于机器

go2coding·2022-11-07 08:54

简单介绍下机器学习入门知识

目录一、什么是机器学习二、为什么要使用机器学习三、机器学习系统的种类3.1监督/无监督学习3.2半监督学习3.3强化学习3.4批量学习与线上学习3.5基于实例学习与基于模型的学习四、机器学习的主要挑战4.1训练数据的数量不足4.2数据的不合理有效性4.3训练数据不具代表性五、过拟合和欠拟合六、测试和验证6.1测试集6.2交叉验证七、没有免费午餐公理八、总结一、什么是机器学习机器学习是一门能够让编程

AI阿聪·2022-11-07 08:54

超基础的机器学习入门-原理篇

前言随着前端智能化的火热，AI机器学习进入前端开发者们的视野。AI能够解决编程领域不能直接通过规则和运算解决的问题，通过自动推理产出最佳策略，成为了前端工程师们解决问题的又一大利器。可能很多同学都跃跃欲试过，打开TensorFlow或者Pytorch官网，然后按照文档想要写一个机器学习的HelloWorld，然后就会遇到一些不知道是什么的函数，跑完例子却一头雾水，这是因为TensorFlow和Py

凹凸实验室·2022-11-07 08:21

机器学习入门-用Java实现简单感知机

一、通俗理解机器学习1、机器学习是人工智能的一种，如图所示，它是人工智能的一个子方向。2、机器学习有点像人类的学习过程。1.人类学习通过经验(事件)，归纳出规律。2.机器学习通过数据，训练出模型。3、机器学习不是基于编程形成的直接结果，不是代码直接写出一个模型y=-0.3x+6，而是通过归纳得出来的模型，例如，通过初始化y=ax+b中的a、b，不断迭代，获得针对样本数据最优的a、b值，即得到对应的

池佳齐·2022-11-07 08:18

机器学习入门

文章目录一、什么是机器学习1.引入：机器学习的四个任务2.机器学习的分类3.机器学习算法的过程4.没有免费午餐定理二、支持向量机1.介绍2.线性可分与不可分3.支持向量机算法4.支持向量机算法的优化一、什么是机器学习机器学习：非显著式编程——利用收益函数使计算机自动学习机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，

学AI的二哈·2022-11-07 08:16

超级简单的机器学习入门

超级简单的机器学习入门文章目录超级简单的机器学习入门0.写在前面1.机器学习基本概念2.机器学习算法的类型2.1监督学习2.2无监督学习2.3监督学习和无监督学习的对比2.4强化学习3.机器学习的三个基本要素

叫我胡萝北·2022-11-07 08:09

深度学习入门（十五）环境和分布偏移（了解）

深度学习入门（十五）环境和分布偏移前言环境和分布偏移教材1分布偏移的类型1.1协变量偏移1.2标签偏移1.3概念偏移2分布偏移示例2.1医学诊断2.2自动驾驶汽车2.3非平稳分布2.4更多轶事3分布偏移纠正

澪mio·2022-11-06 12:06

PyTorch深度学习入门笔记（二）PyTorch加载数据初认识

一些简单函数的使用获取数据集的数据#KyrieIrving#!/9462...fromtorch.utils.dataimportDatasetimportcv2fromPILimportImageimportos#img=cv2.imread('E:\\CodeCodeCodeCode\\Python-data\\hymenoptera_data\\train\\ants\\5650366_e2

Charliefive·2022-11-06 07:10

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-23（Support Vector Machine；支持向量机）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-23（SupportVectorMachine；支持向量机）PDFVIDEOSupportVectorMachineOutlineHingeLossBinaryClassification

holeung·2022-11-06 07:08

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-26（Structured Support Vector Machine part 1;结构化支持向量机part 1）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-26（StructuredSupportVectorMachinepart1;结构化支持向量机part1）PDFVIDEO首先回顾一下StructuredLearning

holeung·2022-11-06 07:08

PyTorch深度学习入门笔记（三）PyTorch加载数据初认识

课程学习笔记，课程链接学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。文章目录一、Dataset和Dataloader二、数据集初识三、Dataset类初识一、Dataset和DataloaderPytorch读取数据主要涉及两个类：Dataset和Dataloader数据可类比为“垃圾”，不同数据是不同种类的垃圾，这里蓝色是可回收垃圾。Dataset能够把垃圾中的可回收垃圾即蓝色块给挑选出来，并

雪天鱼·2022-11-06 07:33

深度学习入门（二十三）卷积神经网络——图像卷积

深度学习入门（二十三）卷积神经网络——图像卷积前言卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相关二维卷积层例子交叉相关VS卷积一维和三维交叉相关总结教材1互相关运算2卷积层3图像中目标的边缘检测

澪mio·2022-11-05 14:10

机器学习该怎么入门？（绝对干货）

本文的宗旨是：1、指出一些自学误区2、推荐近年精品资料3、分享切实可行的机器学习入门路线4、给出进阶/深入研究的方法。

算法码上来·2022-11-05 07:41

【机器学习】什么是决策树模型？如何去构建决策树？何时使用决策树？何时使用神经网络？

系列文章目录第十三章Python机器学习入门之决策树目录系列文章目录前言一、决策树模型1什么是决策树模型？2决策树学习的过程二、如何确定在节点使用的特征1熵的定义2什么是信息增益？

晓亮.·2022-11-04 16:48

机器学习入门 —— KNN 算法

一、机器学习原理二、机器学习分类如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似，而与爱情片存

呆子不呆L·2022-11-03 13:32

计算图的反向传播及误差反向传播（复制《深度学习入门127页》）

1、计算图的反向传播（1）计算图的反向传播的意义是：告诉对方我希望你的结果以什么样的量级提升/降低（2）随机梯度下降法在计算梯度时加入随机的因素，于是即便其陷入到局部的极小值点，他计算的梯度仍可能不为0，这样就有可能跳出局部的极小值而继续进行搜索。2、误差反向传播

江州司马青衫湿·2022-11-02 15:41

深度学习入门（十四）数值稳定性和模型初始化

深度学习入门（十四）数值稳定性和模型初始化前言数值稳定性和模型初始化课件数值稳定性神经网络的梯度数值稳定性的常见两个问题例子：MLP梯度爆炸梯度爆炸的问题模型初始化和激活函数让训练更加稳定让每层的方差是一个常数权重初始化例子

澪mio·2022-11-02 15:07

深度学习入门（十一）权重衰减

深度学习入门（十一）权重衰减前言权重衰退使用均方范数作为硬性限制（不常用）使用均方范数作为柔性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结代码演示(从零实现)1初始化模型参数2定义L2范数惩罚3定义训练代码实现

澪mio·2022-11-02 15:37

深度学习入门（十二）drop out 丢弃法

深度学习入门（十二）dropout丢弃法前言dropout丢弃法课件动机无偏差的加入噪音使用丢弃法推理中的丢弃法总结教材重新审视过拟合扰动的稳健性实践中的暂退法方法代码实现（从零开始）1定义模型参数2定义模型

澪mio·2022-11-02 15:37

深度学习入门学习笔记之——误差反向传播法

误差反向传播法上一章中，我们介绍了神经网络的学习，并通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度（严格来说，是损失函数关于权重参数的梯度）。数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法。要正确理解误差反向传播法，我个人认为有两种方法：一种是基于数学式；另一种是基于计算图（computationalgraph）。前者是比较

前丨尘忆·梦·2022-11-02 15:34

实现神经网络模型的前向传播、反向传播和训练

本实训内容可参考《深度学习入门——基于Python的理论与实现》一书中第5.1章节的内容。神经网络的前向传播在之前的实训中，我们简单学习了神经网络的前向传播。

亂世卍雲曦·2022-11-02 15:34

对《深度学习入门》第五章中Affine层反向传播计算公式的一种解释

目录方法概述解释开始1.绘制计算图2.排列反向传播结果3.新知识引入4.更加严谨参考文献初读此书，对下图中这个公式无法理解。如果仿照作者的之前叙述的方法，需要进行矩阵对矩阵的求导，如何求导以及对于矩阵是否有链式法则笔者都没有了解，所以决定不以矩阵为变量尝试推导。方法概述将矩阵乘法理解为相应标量元素乘法和加法运算，再将得到的结果进行排列。所以使用标量（矩阵中的元素）作为节点的输入输出，对

爱做白日梦的悲观主义者·2022-11-02 15:31

深度学习入门（十三）前向传播、反向传播和计算图

深度学习入门（十三）前向传播、反向传播和计算图前言前向传播、反向传播和计算图教材前向传播前向传播计算图反向传播训练神经网络小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘前向传播

澪mio·2022-11-02 15:29

机器学习入门（一）基本概念介绍

一、有关机器学习基本概念介绍1.1什么是机器学习①比较老的概念：ArthurSamuel(1959):MachineLearning:Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed.赋予计算机在没有明确设置下，使计算机具有学习能力的研究领域。②比较新的概念：TomMitchell(199

Courage2022·2022-11-01 22:25

机器学习入门（四）逻辑回归

目录4逻辑回归4.0概述4.1逻辑回归模型4.1.1假设函数4.1.2决策边界4.2代价函数4.2.1代价函数及其理解4.2.2简化代价函数4.2.3梯度下降法4.3多元分类4逻辑回归4.0概述不同于线性回归，逻辑回归是对样本进行分类。比如分类邮件是不是垃圾邮件；肿瘤是良性的还是恶性的....比如我们判断以肿瘤大小与是否是恶性肿瘤？我们得确定一个相对阈值，比如超过0.6就是恶性肿瘤，这个阈值是怎么

Courage2022·2022-11-01 17:57

机器学习入门（三）多元线性回归

目录3.多元线性回归3.1前提回顾3.2假设函数3.3代价函数3.4梯度下降3.4.1多元线性回归梯度下降算法3.4.2多元线性回归梯度下降算法的问题3.5多项式回归3.5.1问题背景及尺度归一化3.5.2正则方程求参数最优解3.5.3正则方程法vs梯度下降法3.5.4为什么X矩阵不可逆3.多元线性回归3.1前提回顾我们在上一章提出了一元线性回归，我们首先提出了一元线性回归的假设方程，随后我们介绍

Courage2022·2022-11-01 17:27

机器学习入门（五）回归问题中的曲线过拟合问题及解决

目录5回归问题中的曲线过拟合问题及解决5.1过拟合问题介绍5.1.1线性回归中的曲线过拟合问题5.1.2逻辑回归中的曲线过拟合问题5.1.3如何解决过拟合问题5.2将参数正则化解决过拟合问题5.3正则化线性回归5.3.1代价函数5.3.2梯度下降法迭代θ5.3.3正规方程求θ5.4正则化逻辑回归5.4.1代价函数5.4.2梯度下降法迭代θ5回归问题中的曲线过拟合问题及解决5.1过拟合问题介绍5.1