【新手必看之 深度学习 最全详解】

最新推荐文章于 2026-01-01 16:34:03 发布
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#机器学习 #深度学习 #神经网络 #人工智能 #学习方法

博客内容虽未公布，但从标签可知将围绕机器学习、深度学习、神经网络和人工智能展开，可能还会涉及相关学习方法，值得期待后续分享的信息技术领域知识。

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各类深度学习框架详解+深度学习训练环境搭建-GPU版本
master_hunter的博客
10-23 4973
工欲善其事必先利其器，对工具的熟练程度很多时候决定你工程项目的质量和上限。对于人工智能工程师来说，搭建本地深度学习环境来说是比较麻烦的一件事，其中涉及到较多的相关硬件和软件的兼容问题。很多初学者安装的深度学习框架环境仅能够使用CPU运行并没有利用到GPU，关于很多硬件关联的深度学习训练框架并没有清楚的认知，导致配置环境的时候很容易出现各类错误。所以本篇文章主要讲述清楚如何搭建深度学习环境以及框架选择和自己硬件匹配的系统。如果你发现深度学习看似难以掌握，我将尽力简化知识，将其转化为我们更容易理解的内容。
新手入门深度学习 | 6-2：AlexNet（2012）详解
“365天深度学习训练营”报名进行中～
07-04 913
AlexNet是更深的LeNet，采用ReLu激活函数和最大池化方法，由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层构成，包含六千万个参数和65000个神经元，计算层有3个卷积层，3个全连接层，最终输出层为1000通道的Softmax。AlexNet利用了两块GPU进行计算，大大提高了运算效率，并且在ILSVRC-2012竞赛中获得了top-5测试的15.3% error rate，获得第二名的方法error rate为26.2%，相比具有很大差距，在学术界产生了巨大的影响力。对神经网络的学习造成严重影响。
深度学习必读佳作：《LeeDL Tutorial 深度学习详解》附PDF
2401_85375298的博客
08-24 3892
GitHub上持续火爆的《LeeDL-Tutorial》项目，一发布就迅速获得了11.4K的星星！这个项目基于李宏毅老师“机器学习”课程，课程全网超过百万播放量，如今Datawhale新书**《深度学习详解》李宏毅、杨小康、周明、叶杰平、邱锡鹏** 5位人工智能领域大咖的推荐！李宏毅老师是台湾大学的资深教授，专攻机器学习、深度学习和语音识别与理解。让我们对他耳熟能详的莫过于他的**“机器学习” 课程**。这门课程在全网有数百万次播放量，并以三个特性脱颖而出，成为众多新手小白学深度学习的入门宝典。
PyTorch深度学习与计算机视觉实践
热门推荐
weixin_43178406的博客
07-30 8万+
本文主要介绍了PyTorch深度学习与计算机视觉实践，希望能对同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 3. 购买链接
大神！李宏毅课程集结成《深度学习详解》出版！
2401_85379281的博客
08-16 1071
注意的是，本书并不是直接将视频讲解转换成文字，而是提炼出核心知识点，并进行了筛选和优化，使得原本晦涩的深度学习知识变得更加易于消化，为初学者提供了一条清晰的学习路径。李宏毅教授的“机器学习”课程以平易近人的语言和生动的实例，帮助学习者在轻松愉快的氛围中掌握机器学习的核心概念，为全球的学习者开启了智能时代的知识大门。本书通过丰富生动的案例深入浅出地讲解了深度学习理论，书中涵盖了经典的深度学习算法以及前沿的生成式人工智能算法，既适合初学者入门，也适合有一定基础的研究者查漏补缺，是一本不可多得的深度学习佳作。
最详细新版本基于GPU的Pytorch深度学习新手保姆级图文详解教程
qq_44000789的博客
09-27 5714
PyTorch保姆级安装教程。PyTorch是一个开源的深度学习框架，支持使用GPU 加速计算,由 Facebook 的人工智能研究团队开发，并于 2016 年发布。PyTorch 的主要特点包括：PyTorch 使用动态计算图，即在运行时构建计算图，可以方便地调试和修改模型。PyTorch 使用 Python 语言开发，语法与 Python 一致，更易于学习和使用。PyTorch 支持使用 CUDA 和 cuDNN 进行 GPU 加速计算，可以显著提高深度学习模型的训练效率。
全网最全深度学习案例整理汇总
xiaoshun007的专栏
12-25 1474
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集。
Github标星11.4k！大神李宏毅《深度学习详解》终于出版了！
fengdu78的博客
08-16 927
GitHub上持续火爆的《LeeDL-Tutorial》项目，一发布就迅速获得了11.4K的星星！这个项目基于李宏毅老师“机器学习”课程，课程全网超过百万播放量，如今Datawhale新书《深度学习详解》终于出版了，新书得到了李宏毅、杨小康、周明、叶杰平、邱锡鹏 5位人工智能领域大咖的推荐！“很高兴看到团队根据我的在线讲座不断改进材料！尽管从未见过他们本人，但他们的奉献精神确实给我留下了深刻的印象...
一文看懂深度学习，新手入门必看！（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）
Gupao123的博客
06-03 2015
如果你真的想学习人工智能，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
【深度学习领域】Transformer模型全面解析：从新手到高手的技术详解与应用展望
07-07
适合人群：对深度学习有一定了解，尤其是希望深入了解 Transformer 模型原理及应用的研究者和从业者。 使用场景及目标：①理解 Transformer 如何通过自注意力机制解决传统序列模型的缺陷；②掌握 Transformer 在自然...
机械工程基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统设计与实现：从数据处理到模型部署全流程详解
07-28
接着，文章解释了故障信号的特性以及适合故障诊断的三种深度学习模型（CNN、RNN/LSTM、自编码器），并推荐新手使用基于CNN的方法。随后，文章逐步指导读者搭建开发环境、准备数据集、进行数据预处理、构建和训练CNN...
清华大学-深度学习入门-环境配置详解
01-30
这些信息对于新手来说非常重要，因为正确的环境配置是开始深度学习实践的第一步。通常，安装指南会指导用户如何从官方网站下载最新版本的软件，如何创建和激活虚拟环境，以及如何运行简单的示例代码来验证安装是否...
matlab代编程序机器学习通信仿真python神经网络图像处理优化算法
matlabgoodboy的博客
01-01 250
Matlab/Python 程序定制代编（机器学习/通信仿真/神经网络/图像处理/优化算法） 你需要的是**Matlab程序代编**与**Python定制开发**，聚焦机器学习、通信仿真、神经网络、图像处理、优化算法五大核心场景，以下内容明确全场景服务范围、技术实现、典型案例及交付保障，满足课程设计、毕业设计、科研项目、小型工程应用等各类需求。
机器学习——贝叶斯
2401_83998832的博客
12-29 1420
正向概率：假设袋子里有10个白球，90个黑球，然后从袋子里面拿出1个球，拿出的球是白球的概率是多少？显然，白球的概率是1/10逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里白球、黑球的比例，然后通过多次试验，根据拿出来的球的颜色推测袋子里白球、黑球的比例贝叶斯分类器的代码使用：朴素贝叶斯算法，中文处理classalpha=1.0参数：1.多项式分布的朴素贝叶斯。2.控制模型拟合时的平滑度定义：alpha是一个浮点数，表示添加剂（拉普拉斯/Lidstone）平滑参数。
机器学习笔记（3.1）Xgboost算法推导
金融风控笔记
12-31 371
摘要：本文系统推导了XGBoost的核心原理，包括目标函数构建、泰勒展开近似损失函数、树结构表示、最优叶子权重计算等关键环节。重点阐述了贪心分裂策略及其优化方法，以及XGBoost独特的缺失值处理机制：即使在训练数据无缺失的情况下，模型仍能通过预设默认方向处理预测阶段的缺失值。文章还通过Python示例验证了这一特性，并指出XGBoost的强大之处在于其正则化设计、二阶导数优化和并行计算等创新。最后推荐了相关论文和资料供进一步学习。
PC1001超高频率（50HMZ）单通单低侧GaN FET驱动器支持正负相位配置
2301_76864527的博客
12-30 371
概述：PC1001 是一款单通道高速驱动器，具有 5V 输出和专用增强型氮化镓（GaN）场效应晶体管（FET）驱动功能。PC1001 可提供非对称峰值电流驱动能力，源电流为 1.4A，灌电流为 4A，分别可优化器件的导通和关断时间。PC1001 提供反相和非反相输入，以满足单个器件类型中对反相和非反相门驱动的需求。当输入引脚悬空时，内部输出上拉和下拉电阻会使输出保持低电平。PC1001 具有欠压锁定功能，在 VDD 电源电压进入工作范围之前，可使输出保持低电平。特性：• 分离输出配置以分别控制上升时间和下降
人工智能之核心基础 机器学习 第四章 决策树与集成学习基础
最新发布
咚咚王者的博客
01-01 641
决策树就像“20个问题”游戏——通过一系列是/否问题，一步步缩小范围，最终做出判断。✅核心思想：用树形结构对数据进行分而治之的划分。“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”集成学习：组合多个弱学习器（表现略好于随机猜测），形成一个强学习器。模型核心思想适用场景关键优势决策树if-else规则链需要可解释性直观、无需特征缩放随机森林多棵树投票（Bagging）通用分类/回归稳定、抗过拟合串行纠错（Boosting）竞赛/高精度需求精度高、支持多种任务💡建议先用决策树理解逻辑再用随机森林获得稳定性能。
守正创新，拥抱未来：机器学习之心2025年度总结
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-27 533
但同时，我更注重保持“人”的核心优势：对复杂问题的拆解能力、对技术趋势的独立判断、对项目实践的深刻复盘，以及与读者之间真实的情感与技术共鸣。作为一名深耕技术领域的优快云年度影响力博主，机器学习之心在这一年中，既见证了人工智能技术的迅猛冲击，也亲历了技术迭代的持续加速。在这样充满变局与机遇的一年里，我始终坚持“守正创新，拥抱未来”的信念，在创作中沉淀，在挑战中成长，在变化中寻找平衡与突破。路漫漫其修远兮，2026，让我们继续同行，在技术的星辰大海中，守住一盏思考的灯，传递一份真实的光。
戴西软件AICrash：基于机器学习的行人保护仿真新范式
2501_94173415的博客
12-26 344
AICrash行人保护模块是戴西基于人工智能算法和行人保护法规开发出来的快速行人保护评价的解决方案。提取发罩曲率分布、厚度梯度、加强筋拓扑等300+空间参数（如图示特征热力图），构建结构化数据库。在CAxWorks.VPG平台中自动处理几何清理、网格划分、材料赋值，生成标准化的有限元模型。通过对模型特征数据的提取，建立有效的预测模型。通过机器学习的算法优化和大数据模型的训练，可以得到更加快速、便捷和可靠的分析手段。一键生成发罩HIC分布云图，自动标记超标区域（如边缘弱区），输出结构强化建议。
Caffe深度学习训练全程详解：入门与实践
Caffe的深度学习训练全过程是一篇针对深度学习初学者的实用指南，由大数据杂谈在2013年由加州大学伯克利分校的贾扬清博士开发的开源框架。Caffe因其简单易用、代码扩展性好、运行速度快和拥有活跃社区而备受青睐。...
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