jbpm4.4学习入门第44页

深度学习入门必看-手写数字识别

目录前言一、手写数字识别任务1.任务要求2.MNIST数据集3.构建手写数字识别的神经网络模型二、通过极简方案构建手写数字识别模型1.前提条件2.数据处理3.模型设计4.训练配置5.训练过程6.模型测试三、手写数字识别之数据处理1.读入数据并划分数据集2.扩展阅读：为什么学术界的模型总在不断精进呢？3.训练样本乱序、生成批次数据4.校验数据有效性5.机器校验6.人工校验7.封装数据读取与处理函数8

迪迦瓦特曼·2022-04-10 08:37

深度学习实战--手写字识别MNIST

手写字识别是深度学习入门教程，这里包含数据下载，模型创建，训练模型，测试模型几个模块。

Bryce__LY·2022-04-10 08:37

GAN实战之Pytorch 使用CGAN生成指定MNIST手写数字

项目代码实现其他类型的GAN原理介绍以及应用，可以查看我的GANs专栏一、数据集介绍，加载数据依旧使用到的是我们的老朋友-----MNIST手写数字数据集,本文不再详细做介绍相关数据集介绍可以参考:深度学习入门

码农男孩·2022-04-10 08:23

深度学习入门系列14项目实战：基于CNN的手写数字识别

大家好，我技术人Howzit，这是深度学习入门系列第十四篇，欢迎大家一起交流！

技术人Howzit·2022-04-10 07:20

深度学习入门实战----利用神经网络识别自己的手写数字

一、定义神经网络classneuralNetwork:#initialisetheneuralnetworkdef__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):#setnumberofnodesineachinput,hidden,outputlayerself.inodes=inputnodesself.hnodes

码农男孩·2022-04-10 07:37

强化学习入门4—Q-learning和Sarsa

目录时序差分TDQ-Learning算法流程Sarsa算法流程小结本文是强化学习入门系列的第4篇，主要介绍强化学习当中非常常见的两个时序差分算法：Q-learning和Sarsa。

小菜羊~·2022-04-09 07:50

机器学习入门之线性回归与逻辑回归

文章目录前言线性回归LinearRegression单元线性回归代价函数costfunction梯度下降gradientdescent梯度下降的线性回归多元线性回归梯度下降正规方程梯度下降与正规方程的比较逻辑回归LogisticRegression决策边界代价函数使用梯度下降多分类问题过拟合与欠拟合正则化线性回归中的正则化逻辑回归中的正则化小结前言本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第一篇，主要关于

小菜羊~·2022-04-03 07:28

深度学习入门--MNIST数据集及创建自己的手写数字数据集

刚刚接触到人工智能的我们，必定会遇到一个非常非常非常熟悉的朋友------MNIST这是一套流行的手写数字图片，常常被用来测试我们的思想和算法。这个数据集称为手写数字的MNIST数据库，从研究员YannLeCun的网站，可以得到这个数据集。本文并不再介绍MNIST具体是什么，旨在分享记住MNIST的获取方式Ps：其实我已经帮大家整理好了，大家可以直接点击这这这下载一、直接网站下载http://ya

码农男孩·2022-03-31 07:22

【机器学习入门】(7) 线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的线性回归算法。内容有：(1)线性回归方程、(2)损失函数推导、(3)似然函数、(4)三种梯度下降方法1.概念简述线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示，样本点为历史数据，回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势，将误差降到最小。2.线性回归方程线形回归方程，就是

立Sir·2022-03-31 07:19

强化学习入门6—Policy Gradient策略梯度算法

连续性问题REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度加一个baseline小结本文是强化学习入门系列的第六篇，将介绍一种有别于前面Q-learning这些基于价值的算法——策略梯度。

小菜羊~·2022-03-30 07:39

【深度学习入门-1】透彻理解卷积的三层含义：从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”的含义（学习笔记）

今后还会给持续更新深度学习入门笔记。全篇多图预警，总计近7500字，记录的也比较仔细，希望能够帮助到各位！二.正文(1)卷积的第一层含义：计算系统存量卷积公式

番茄炒狼桃·2022-03-27 07:44

2021 typescript史上最强学习入门文章(4w字)

前言这篇文章出自掘金作者：Jimmy_kiwi本来自己以前是不喜欢ts的,因为它有一定的学习成本,代码量增加,代码复杂度增加等.后来慢慢觉得，ts的静态检查使得开发者提前发现错误，在前端工程化开发的今天确实有必要，因为团队成员技术水平参差不齐，TypeScript可以帮助避免很多错误的发生，当然如果你是any大法的信仰者，我劝你善良。不要为了用TypeScript而用TypeScript，用它的前

lijiuju·2022-03-26 04:40

深度学习中的激活函数及其作用

说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：我把理解激活函数作为深度学习入门的

兔子juan·2022-03-23 11:28

强化学习入门级实践教学

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1yv411i7xd代码下载：https://github.com/PaddlePaddle/PARL可以先阅读我的文章强化学习纲要，本文针对强化学习的入门级讲解。代码主要参考强化学习算法框架库：PARL资料推荐书籍：《ReinforcementLearning:AnIntroduction》视频：DavidSilver经

微笑小星·2022-03-22 07:24

thrift 学习入门笔记

thrift学习入门笔记参考连接：Thrift入门安装thrift命令：brewinstallthrift引入maven依赖org.apache.thriftlibthrift0.16.0编写thrift

·2022-03-21 17:16

【深度学习入门项目】使用tensorflow训练CNN实现口罩识别

目录1.导入所需要的python包2.准备数据集3.训练模型3.1定义参数变量3.2数据读取与预处理3.3搭建神经网络框架3.4结果可视化函数3.5训练并测试4.结果展示训练过程loss和accuracy图像测试集准确率5.完整代码1.导入所需要的python包importosimportglobimportcv2importnumpyasnpimporttensorflowastfimportm

我不会写BUG·2022-03-21 07:51

Python入门

作者最近发现了一本很适合深度学习入门的书，在此将自己的一点学习心得分享出来，以飨读者。

前端码农..·2022-03-20 21:07

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践笔记）一、加载mnist数据集二、构建两层网络1.两层网络结构2.参数3.信号传递4.计算梯度5.计算精准度三、训练模型四

Limulの小白笔记·2022-03-18 05:16

入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建

摘要：本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别，整个流程介绍比较详细，适合初学者上手实践。对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。

weixin_34148340·2022-03-17 07:53

入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建（重要）

摘要：本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别，整个流程介绍比较详细，适合初学者上手实践。对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。

weixin_30388677·2022-03-17 07:52

致初学者的深度学习入门系列（三）—— 深度学习目标检测篇（上）

目标定位在softmax层中不仅仅只输出分类信息，还可以输出目标的外接矩形框的角点和长宽，这样就可以转化为一个逻辑回归的问题。只要在训练集上对相应信息进行标注，以及定义合适的损失函数，就可以通过实现对目标的定位。目标检测滑动窗口法首先设定固定大小的窗口，以固定步长遍历图像，每次都将窗口内的图像传入分类网络进行分类，以达到对目标的检测效果。但是，步长的选择无法适应不同情况。过大的步长计算成本低，但检

Rosen.·2022-03-17 07:37

机器学习入门 05 —— Pandas使用

文章目录系列文章5Pandas5.1Pandas介绍5.2Pandas数据结构1Series创建SeriesSeries属性2DataFrame创建DataFrameDataFrame属性重置索引设置某列值为新索引3MultiIndex5.3基本数据操作1索引操作直接操作loc和iloc2赋值操作3排序5.4运算1算数运算2逻辑运算3统计运算4自定义运算5.5画图5.6文件读取与存储1CSV2HD

土豆的热爱·2022-03-16 14:04

woshicver·2022-03-16 07:32

Python深度学习深度学习入门基于Python的理论与实现学习资料

《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己

weixin_34144848·2022-03-16 07:53

自学python要看哪些书-学习机器学习应该看哪些书籍？

编程大乐趣·2022-03-16 07:43

【千呼万唤】李宏毅《机器学习》国语课程(2022)终于来了

很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。今年李宏毅老师开设一门新的机器学习机器学习课程，涵盖最新热门主题，非常值得关注！

Python学习与数据挖掘·2022-03-10 07:32

深度学习——从感知机到BP神经网络

深度学习入门（一）——从感知机到BP神经网络前言一、感知机1、从逻辑电路开始2、单层感知机3、多层感知机二、神经网络1、从感知机到神经网络2、激活函数3、几种激活函数3.1sigmoid函数3.2tanh

一棵Lychee·2022-03-09 08:31

【STM32F4】基于库函数移植DSP源码“DSP简介及工程创建“

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

旺旺^淞·2022-03-06 04:49

深度学习入门（二）——全连接神经网络的基本结构与工作流程

深度学习入门（二）——全连接神经网络的基本结构与工作流程1.多种多样的神经网络模型承接上篇文章对深度学习的介绍，深度学习也是多种模式分析方法的统称，目前分为三种主流的深度网络架构，即全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork

爱骑单车的阿鹏·2022-03-05 10:19

YOLOv5网络结构+代码+应用详解|CSDN创作打卡

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。这一篇文章属于是对YOLOv5系列的一个整理汇总。

tt丫·2022-03-04 10:43

李宏毅《机器学习》国语课程(2022)来了

很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。今年李宏毅老师开设一门新的机器学习机器学习课程，涵盖最新热门主题，非常值得关注！

Python学习与数据挖掘·2022-03-03 09:13

UCI Iris数据集K近邻方法建模预测鸢花种类

机器学习入门实践——Iris数据集K近邻方法建模预测鸢花种类任务介绍：Iris数据集，采用多分类KNN方法建模，通过鸢花外形数据预测鸢花种类。

郝草草·2022-03-03 07:31

2021年，我们还需要入门深度学习吗？

前言过年时闲来无事，瞎翻自己的博客，偶然看到之前写的一篇文章：一篇文章解决机器学习，深度学习入门疑惑这篇文章原先发布于2018年中旬，那会正是深度学习、神经网络无脑火热的时候。火热到什么程度？

程序员老潘·2022-03-03 07:44

强化学习入门笔记 | UCL silver RL | UC Berkely cs285 DRL

学习情况：先后听了两门课程，分别是DavidSilver的RL和SergeyLevin的DRL。各耗时一周左右，后者更难一些。对RL基本概念、常用算法原理及其伪代码有了大致了解。但是因为时间有点赶，没有敲完整的算法代码。由于已经有写得比较好的课程笔记(RL和DRL)，就不重复造轮子了。两位博主对课程内容理解得都相对透彻，尤其是前者，解答了我很多看视频没太听懂的疑惑。这份笔记是我在听完两门课程后想梳

111辄·2022-03-03 07:10

强化学习入门（三）：PPO、PPO2、TRPO算法思想

在上一篇博客最后，我们说到了θ\thetaθ和θ′\theta'θ′是不能差太多的，不然结果会不好，那么怎么避免它们差太多呢?这就是这一篇要介绍的PPO所在做的事情。摘要：PPO在原目标函数的基础上添加了KLdivergence部分，用来表示两个分布之前的差别，差别越大则该值越大。那么施加在目标函数上的惩罚也就越大，因此要尽量使得两个分布之间的差距小，才能保证较大的目标函数。TRPO与PPO之间的

工藤旧一·2022-03-02 07:00

深度学习入门-误差反向传播法（人工神经网络实现mnist数据集识别）

文章目录误差反向传播法5.1链式法则与计算图5.2计算图代码实践5.3激活函数层的实现5.4简单矩阵求导5.5Affine层的实现5.6softmax-with-loss层计算图推导5.7softmax-with-loss层的实现5.8误差反向传播算法的实现误差反向传播法这次用到的代码上传到csdn了，0积分下载误差反向传播代码其实本文也都贴出来了，只是需要改一下import的路径。还有一些数学公

泥签·2022-03-02 07:46

机器学习入门 --- 逻辑回归信用卡欺诈检测实战

机器学习|学习笔记—基于信用卡的交易记录数据建立分类模型，预测交易记录是否正常任务流程加载数据，观察问题查看数据是否有缺失值、异常值或者无法直接使用的值针对问题给出解决方案根据数据用途提前构思，做出方案再进行预处理数据集切分为了对学习结果进行评估评估办法对比逻辑回归模型使用Sklearn工具包建模建模结果分析参数调整方案效果对比观察数据读入所需数据data=pd.read_csv("creditc

六之·2022-03-02 07:45

动手实现深度神经网络3 增加误差反向传播计算梯度&完成MNIST数据集手写数字识别

1.理解误差反向传播关于误差反向传播的理论和使用计算图推导理解的过程，我之前的文章：Python深度学习入门笔记2理解误差反向传播&用python实现自动微

如魔·2022-03-02 07:56

强化学习入门知识与经典项目分析1.3

spm_id_from=333.999.0.0书籍《强化学习入门：从原理到实践》（叶强等著，机械工业出版社）github中的配套资源https:/

静候佳茵·2022-02-28 16:00

【数据库系列】第一章：数据库系统概论

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目录系列文章目录文章目录前言一

头铁散人·2022-02-28 15:39

神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解推导softmax交叉熵

神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解softmax交叉熵前面在深度学习入门笔记1和深度学习入门笔记2中已经介绍了激活函数和损失函数，这里做一些补充，主要是介绍softmax交叉熵损失函数。

如魔·2022-02-28 07:01

Python深度学习入门笔记 5

Python深度学习入门笔记5这一部分，我们介绍一下深度学习的一些性质特点，发展状况和未来方向等。这一部分没有什么具体的技术细节，也没有代码实现，只是作为后续进一步学习的简单前瞻。

如魔·2022-02-26 07:48

Python深度学习入门笔记 4 CNN

Python深度学习入门笔记4CNN卷积神经网络这一部分的主题是卷积神经网络CNN。

如魔·2022-02-26 07:17

Python深度学习入门笔记 2

Python深度学习入门笔记21.神经网络的学习内容标题中的学习是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。

如魔·2022-02-26 07:16

深度学习入门学习--第五章误差反向传播法

前面学习了神经网络。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，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。本章任务：通过计算图，直观的理解误差反向传播法，然后再结合实际的代码加深理解。1.计算图计算图将计算过程用图形表示出来。这里说的图形是数据结构图，通过多个节点和边表示（连接结点的直

长颈鹿与麋鹿·2022-02-26 07:41

深度学习入门-基于python的理论与实现（五）误差反向传播法

目录回顾1计算图1.1局部计算1.2计算图的优点是什么1.3反向传播的导数是怎么求？1.3.1加法节点的反向传播1.3.2乘法节点的反向传播1.3.3购买苹果的反向传播1.3.4神经网络中层的概念2简单层的实现2.1参数2.2乘法层的实现-购买两个苹果实例2.3加法层实现-购买两个苹果和三个橘子实例2.4ReLu层参数2.5sigmoid层2.6Affine/Softmax层的实现2.6.1Aff

Nefelibat·2022-02-26 07:30

误差反向传播法《深度学习基于Python的理论与实现》第五章

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第五章误差反向传播法tags:[Machinelearning,Reading]第五章误差反向传播法上一章介绍了神经网络的学习

DuLi_CS·2022-02-26 07:16

vue-小细节以及小知识点

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

webberQian·2022-02-25 11:11

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第5章误差反向传播算法

目录第5章误差反向传播算法5.1计算图5.1.1用计算图求解5.1.2局部计算5.1.3为何用计算图解题5.2链式法则5.2.1计算图的反向传播5.2.2什么是链式法则5.2.3链式法则和计算图5.3反向传播5.3.1加法节点的反向传播5.3.2乘法节点的反向传播5.3.3苹果的例子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5.5.2S

feiwen110·2022-02-22 07:32

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第4章神经网络的学习

目录第4章神经网络的学习4.1从数据中学习4.1.1数据驱动4.1.2训练数据和测试数据4.2损失函数4.2.1均方误差4.2.2交叉熵误差4.2.3mini-batch学习4.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现4.2.5为何要设定损失函数4.3数值微分4.3.1导数4.3.2数值微分的例子4.3.3偏导数4.4梯度4.4.1梯度法4.4.2神经网络的梯度4.5学习算法的实现4.5.12