”深度学习相关“ 的搜索结果

     深度学习是包含多个隐层的机器学习模型，核心是基于训练的方式，从海量数据中挖掘有用信息，实现分类与预测。 早期的深度学习模型：编码器、循环神经网络、深度置信网络、卷积神经网络 衍生模型：堆叠降噪自编码器...

     1.前情提要 本文使用cuda10.1，cuda8不行，cuda9没试过 cudnn要使用显卡以后发布的版本 考虑到官网总是挂，可以在此下载cuda10.1，cudnn cudnn的developer版本安装失败，runtime版本缺少头文件，所以安装runtime...

     笔者写这篇文章的初衷是帮助即将入门深度学习的亲们，笔者在这个行业混了也小有几年了，希望从几年从业者的角度给新人们发表一下自己的理解，这些理解都是从最简单的原理出发。

     吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这...

     深度学习：原理与应用实践一书全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可...

     深度学习最简单的入门方式就是基于 Python 开始编程实战。 不管是TensorFlow还是Pytorch框架，处理深度学习的思想和业务流程基本一致，只是代码写法不相同。 在图像分类任务中假设图像中只有一个主要物体对象，只...

     ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，深度残差网络，ResNet可以解决“随着网络加深，训练误差不下降”的问题，这是因为Resnet提供了两种选择方式，也就是identitymapping和...

     深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考...

      加快学习算法的收敛速度。 2. 常用的归一化和标准化的方法有哪些？ 线性归一化（min-max标准化） x’ = (x-min(x)) / (max(x)-min(x))，其中max是样本数据的最大值，min是样本数据的最小值 适用于...

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