（存）机器学习&&GAN——学习顺序

最新推荐文章于 2024-09-07 22:57:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-07 22:57:33 发布 · 231 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

这是一份精选的机器学习和深度学习资源集合，包括书籍、视频教程和文章。书籍如《机器学习实战》；视频课程推荐李宏毅的2021春机器学习课程和PyTorch入门实战；文章涵盖了GAN学习指南、人工神经网络原理等。同时提供了PyTorch官方教学网站，是学习者宝贵的参考资料。

书籍

  • 机器学习实战

视频

文章

GAN
机器学习

网站

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 8万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础
热门推荐
盼小辉丶的博客
06-04 5万+
PyTorch 是广泛应用于机器学习领域中的强大开源框架，因其易用性和高效性备受青睐。在本节中，将介绍使用 PyTorch 构建神经网络的基础知识。首先了解 PyTorch 的核心数据类型——张量对象。然后，我们将深入研究用于张量对象的各种操作。PyTorch 提供了许多帮助构建神经网络的高级方法及组件，并提供了利用 GPU 更快地训练神经网络的张量对象。
机器学习算法与流程
最新发布
2401_87217037的博客
09-07 2156
传统的神经网络为BP神经网络，基本网络结构为输入层、隐藏层和输出层，节点代表神经元、边代表权重值，对输入值按照权重和偏置计算后将结果传给下一层，通过不断的训练修正权。深度学习包括：卷积神经网络（CNN），深度神经网络（DNN） ，循环神经网络（RNN），对抗神经网络（GAN）神经网络是基于历史数据构建的分析模型，新数据产生时需要动态优化网络的结构和参数。深度学习中训练集、开发集、测试集的样本比例一般为6:2:2、7:2:1、8:1:1。数据样本需要有足够的覆盖范围，需要覆盖与分析目标相关的维度。
机器学习-推荐学习顺序
weixin_45885232的博客
01-11 1615
在开始学习机器学习时，从网上查了很多信息，得到的很多事推荐看周志华老师的《机器学习》，外号西瓜书，看吴恩达老师的视频课，无奈英语太弱，实在是抽象。在对比了很多课程和制定的学习计划如下： （一）支持向量机 （二）神经网络 2.1 感知器算法 2.2多层神经网络 2.3后向传播算法 （三）迁移学习 （四）增强学习 （五）主成分分析 （六）概率分类法 （七）隐含马尔可夫 参考书为周志华老师的《机器学习》...
机器学习任务的一般流程及必要步骤
XB_please的博客
10-26 1万+
目录 1.数据收集 2.数据预处理与特征工程 2.1 数据清理 2.2 数据集成 2.3 数据规约 2.4 数据变换 3.模型的选择与训练 4.模型的评估与优化 处理机器学习问题，通常分为以下几步： 1 数据收集 通常，我们拿到一个具体的领域问题后，可以使用网上一些具有代表性的、大众经常会用到的公开数据集。相较于自己整理的数据集，显然大众的数据集更具有代表性，数据处理的结果也更容易得到大家的认可...
GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo，总共分几步
binbigdata的博客
06-08 533
GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo，总共分几步？ 本文作者：何之源 2017-01-22 10:10 导语：本文介绍下GAN和DCGAN的原理，以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。 雷锋网注：本文作者何之源，复旦大学计算机科学硕士在读，研究人工智能计算机视觉方向。本文由雷锋网(公众号：雷锋网)编辑整理自作者知乎专栏，获授权发布。 生成式对抗网络（...
机器学习基本概念
周兆熊的专栏
09-21 8361
本文首先介绍机器学习的基本流程，然后针对机器学习涉及的数据、算法和评估这三个方面用到的基础概念进行介绍。 1.机器学习流程  机器学习是一个数据流转、分析以及得到结果的过程，它的整个流程大致可以分为六个步骤，按照数据流自上而下的顺序排列分别是：场景解析、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、离线/在线服务。如下图所示： (1)场景解析：就是先把整个业务逻辑想清楚，把自己的业务场景进行...
GAN&&StyleGAN学习笔记（1）
qq_43522924的博客
04-01 659
GAN及StyleGAN学习，原理以及网络模型分析
NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT
weixin_45252975的博客
05-01 611
—0521今天4:30就起床了！真的是迫不及待想看新的课程！！！ 昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候，发现一个北理的大四做cv的同学，差距好大！！！我也要努力呀！！不是比较，只是别人可以做到这个程度，我也一定可以！！！要向他学习！！！ 开始看课程啦！ -----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入、矩阵计算顺序，向量rank，聚类、用网络决定哪些位置计算Attention【这里虽然用了一个FC（你也许
【机器学习】深度学习的现实应用——从图像识别到自然语言处理
loveting99的博客
09-05 3063
深度学习（Deep Learning）是一种通过层层抽象的结构化模型，模拟人脑神经元的工作机制，来处理复杂数据并完成高层次任务的人工智能技术。与传统的浅层机器学习方法相比，深度学习在模型架构上采用了多层神经网络，每一层可以捕捉不同层次的特征，进而实现更高效的特征表达与信息处理。这种多层次的结构赋予了深度学习强大的表示能力，使其在面对图像、语音、文本等复杂数据时表现出色。在深度学习中，网络的“深度”通常指的是神经网络中隐藏层的数量。
机器学习的步骤是什么
weixin_42605397的博客
02-10 1747
机器学习通常包括以下几个步骤： 数据收集和准备：首先，需要收集和准备用于训练模型的数据。这可能包括清洗数据、转换数据格式、分割数据集等。 选择模型：接下来，需要选择使用哪种机器学习模型。这可能根据数据的大小、特征的数量、预测的目标变量等因素来决定。 训练模型：然后，使用选定的模型和训练数据来训练模型。 评估模型：接着，使用测试数据集来评估模型的准确性。 优化模型：如果模型的准确性不够高，...
机器学习的一般步骤
思我所
01-30 1万+
目录1.总体框架2.数据采集3.特征提取4.模型、学习准则和优化算法的确定5.模型的使用 1.总体框架 2.数据采集 由于机器学习是从数据中进行学习的方法，所以首先要针对想要解决的问题进行数据的采集。数据的采集主要有两种途径，一种是自己采集，另一种就是去网上找公开的数据集。数据采集完成后，就得到了原始的数据。 3.特征提取 由于原始数据繁多，我们需要从原始数据中，提取出跟想要解决问题相关的数据作为特征（一些深度学习的方法可以自己从数据中提取特征，但是传统机器学习方法往往需要自己去提取特征，称为特征工程
GAN学习之路（一）
以笔为剑的唐吉坷德
01-05 2398
1，GAN：生成式对抗网络，在2014年提出的一种无监督深度学习模型。 2，GAN模型组成：生成模型G（Generative Model）和判别模型D（Discriminative Model） 3，应用案例 计算机视觉：生成图像、风格迁移、生成模型等。 自然语言处理：对话系统、诗歌生成、机器翻译、中文分词、文本分类等。 常用GAN：DCGAN、CGAN、InfoGAN、WGAN、VAGAN。...
机器学习排序
云计算?
09-18 527
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。 第一代技术，将互联网网页看作文本，主要采用传统信息检索的方法。 第二代技术，利用互联网的超文本结构，有效地计算网页的相关度与重要度，代表的算法有 PageRank 等。 第三代技术，有效利用日志数据与统计学习方法，使网页相关度与重要度计算的精度有了进一步的提升，代表的方法包括排序学习、网页重要度学习...
【机器学习基本流程】
chariyan的博客
08-09 1762
观摩各位大佬的博文，记录以供学习
机器学习怎么学？机器学习流程
gu1857035894的博客
08-10 7466
去噪就是去除数中干扰的数据，也就是说你的数据案例中存在特别情况的，或者是不正常的数据，一方面要求我们产品经理拿到的数据是反映真实世界的数据，一方面我们通过算法可以识别干扰的数据，比如对于数据有正态分布效果的我们可以通过3标准差去噪，因此去噪的目的就是去除掉数据中异常的数据。我们做回归分析，需要的必须是数值型的，因为回归是连续变量的分析，假如你要分析性别这个字段，那么必须把他的字段值定义成数值型的，例如0和1，这样才算是连续变量，才能做回归分析，假如要做分类，我们就可以把性别的字段设定成字符串，例如男和女。.
机器学习：几种常见的学习方法
君浪的博客
05-14 1万+
机器学习的几种方法，在理解和实践过程中持续更新。
完整的机器学习项目流程
卡布达
07-09 1万+
这是我学习hands on ml with sklearn and tf 这本书做的笔记，这是第二章 该笔记是‘一个完整的机器学习项目’，具体的是预测房价的中位数，包括：获取数据、发现并可视化数据，发现规律、为机器学习算法准备数据、选择模型，进行训练、微调模型、给出解决方案和部署、监控、维护系统。接下来是具体的代码。 1、下载数据 #俗话说，巧妇难为无米之炊，机器学习就是从大量数据中...
机器学习流程介绍
Herry Zhang的博客
03-23 4万+
本文只是对机器学习的流程做一个简单的描述，每个环节涉及的东西很多，不是本文介绍的范围，对其中比较重要的知识点稍微提及一下，具体的可以参考其他文章学习。先上一张流程图。机器学习从数据准备到上线流程：接下来根据流程图，逐步分析机器学习的流程。1. 数据源：机器学习的第一个步骤就是收集数据，这一步非常重要，因为收集到的数据的质量和数量将直接决定预测模型是否能够建好。我们可以将收集的数据去重复、标准化、错...
机器学习入门实战：西瓜书与南瓜书代码解析
资源摘要信息: "入门机器学习（西瓜书+南瓜书）系列博文代码文件" 是一个针对初学者的机器学习学习资源，该资源通过结合两本在机器学习领域广为人知的书籍——《西瓜书》和《南瓜书》，为学习者提供了一系列的代码...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值