机器学习与深度学习

最新推荐文章于 2025-12-12 14:12:37 发布
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#深度学习 #机器学习 #神经网络

本文介绍了从吴恩达的机器学习与深度学习课程开始，涵盖神经网络、深度学习实战、计算机视觉（通过cs231n课程）的学习路径，重点推荐了视觉和NLP领域的必修课程，并链接了Dive-into-DL-TF2.0资源。

记录一下学习路线

机器学习

1.吴恩达机器学习课程：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili

2.开始讲述神经网络时，可查看与课程平行的外部资料：引言 | 神经网络与深度学习

深度学习

1.吴恩达深度学习课程：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili

前三门课程涉及一般的神经网络和深度学习，第四、第五门课程涉及特定主题。如果你打算搞视觉，第四课必听；如果你搞NLP、音频等，第五课必听。但如果你需要听第五课，那么建议也把第四课好好听一下。

2.动手学深度学习：Dive-into-DL-TF2.0

https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch/tree/master/docs

计算机视觉

cs231n：【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】_哔哩哔哩_bilibili

机器学习与深度学习的对比研究
阿尔法星球的专栏
09-19 1714
从模型复杂度来看，深度学习通过构建深层次的神经网络模型，实现了对复杂数据的深层特征提取与学习，展现出在处理图像识别、语音识别等复杂任务中的优势。例如，在图像处理领域，监督学习技术可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务，通过训练深度神经网络模型来提取图像中的特征信息，并实现对不同类别图像的准确识别。深度学习模型，特别是深度神经网络，由大量的神经元和连接构成，形成了复杂的网络结构。同时，深度学习算法的优化也将成为研究热点，包括更高效的训练算法、更精确的模型评估方法等，以加速模型的训练和提高预测准确性。
机器学习与深度学习：共生互补的智能双璧
weixin_52421133的博客
02-08 1378
在当今全球信息化的大潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着社会生活的方方面面，而作为其核心技术支柱，机器学习（Machine Learning, ML）与深度学习（Deep Learning, DL）的发展与融合起到了至关重要的推动作用。例如，在一个完整的数据分析流程中，可能首先采用机器学习方法进行初步的数据清洗、特征工程和简化表示，随后再引入深度学习模型进一步发掘深层次的、难以人工构造的特征。近年来，迁移学习和预训练模型在深度学习领域的广泛应用，进一步加强了机器学习与深度学习的互动共生。
揭秘AI：机器学习与深度学习的奥秘
热门推荐
Edison's 小宇宙
03-14 4万+
从0到1：揭秘人工智能背后的机器学习与深度学习
深度解析：机器学习与深度学习的关系与区别
码上飞扬的博客
07-06 5146
机器学习（Machine Learning, ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习的一个分支，它利用多层神经网络对数据进行特征提取和模式识别。
机器学习与深度学习基础知识
m0_68519894的博客
12-31 2294
简单介绍了机器学习和深度学习的基础知识
【赠书第3期】用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习
无人机开发（开源Ardupilot）
11-10 1万+
突破传统学习束缚，借助ChatGPT的神奇力量，解锁AI无限可能！
机器学习与深度学习的区别
ning的博客
09-11 1734
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过学习数据和模式来自动改进和优化算法。机器学习的核心在于让计算机从数据中学习规律和模式，并利用这些知识和模式进行预测、决策，以及自主学习特定知识和技能。深度学习是机器学习的一个子集，它通过构建和训练多层神经网络来处理和解释复杂的数据。深度学习的核心是神经网络，由许多人工神经元组成，这些神经元通过学习算法来调整它们之间的连接权重。机器学习和深度学习都是强大的工具，它们在人工智能领域中发挥着重要作用。了解它们的区别有助于我们更好地应用这些技术来解决实际问题。
AI时代：探索机器学习与深度学习的融合之旅
学IT，找陈寒
09-06 2685
机器学习是人工智能领域的一门分支，其核心是利用算法和模型，通过学习数据特征，自我提升性能，最终实现某种特定的任务。在这个波澜壮阔的历程中，机器学习和深度学习作为人工智能的重要分支，发挥着举足轻重的作用。同时，随着算法的不断优化和进步，我们也期待这两大领域能够实现更高效的计算、更强大的学习能力以及更广泛的应用场景。总之，AI时代的机器学习和深度学习正处于飞速发展的阶段，它们之间的融合将为人工智能的未来带来无限可能。未来的挑战和机遇并存，我们需要深入探索这两大领域的发展规律，寻求更多的创新和突破。
机器学习与深度学习：区别与联系（含工作站硬件推荐）
Daylighte的博客
07-07 2524
机器学习和深度学习在定义、数据需求、硬件依赖性、特征提取、学习方法、执行时间和应用场景等方面存在显著差异。选择合适的技术需要考虑具体的任务需求、数据量、计算资源等因素。两者的发展和应用都在不断推动人工智能科技的进步，为各行业提供智能化解决方案。
机器学习与深度学习到底有什么区别
技术专家
08-31 1万+
机器学习和深度学习的区别是什么？随着业内对数据科学和机器学习使用的日益增长的趋势，对于每个想要生存下来的公司来说，重视机器学习将变得非常重要。今天小编从应用场景、所需数据量、数据依赖性、硬件依赖、特征处理、执行时间、解决问题的方法这几个方面的对比他们之前的区别。 机器学习和深度学习的区别 深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式，接下来我们具体分析下。 一、机器学习和深度学习概念： 1、机器学习 　　 　　机器
机器学习和深度学习的区别
swpucwf的博客
09-10 2528
在当前人工智能的研究中，（Machine Learning, ML）和（Deep Learning, DL）是两项核心技术，它们虽然经常被混用，但在模型复杂性、数据依赖性以及应用场景等多个维度上存在显著差异。作为这两个领域的研究者，有必要从更高层次的视角出发，详细剖析它们的差异，以帮助读者理解为何深度学习逐渐成为现代人工智能的“主角”。在讨论（ML）与（DL）时，除了它们的差异、应用和未来发展方向，了解它们的是理解它们演进和重要性的关键。下面将深入探讨机器学习和深度学习的历史发展。
基于机器学习与深度学习的知识整理笔记.zip
06-03
基于机器学习与深度学习的知识整理笔记.zip
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 504
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory
weixin_45776000的博客
12-11 409
【代码】DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1107
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 976
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
RNN（循环神经网络）原理
最新发布
weixin_45776000的博客
12-12 462
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
12-11 790
本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
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