深度学习

最新推荐文章于 2025-10-01 14:32:44 发布
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博客聚焦于如何学习深度学习这一关键问题，为对深度学习感兴趣的人提供了思考方向，在信息技术领域，深度学习是热门且重要的内容。

如何学习深度学习？

工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-21 3万+
工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在现代工业生产中，产品质量直接影响企业的竞争力和声誉，工业缺陷检测作为质量把控的重要环节，其技术的发展至关重要。传统的人工检测方式效率低、成本高且易受主观因素影响，难以满足大规模、高精度的生产需求。随着深度学习技术的蓬勃发展，基于深度学习的工业表面缺陷分类方法凭借强大的特征提取和模式识别能力，成为解决工业缺陷检测难题的有效途径。本文将深入探讨基于深度学习的工业表面缺陷分类技术，结合详细的代码示例和概念解析。
深度学习算法
ning的博客
09-11 2832
深度学习作为人工智能领域的一次重大突破，其强大的数据处理能力和特征提取能力使其在多个领域展现出了巨大的潜力。随着研究的深入和技术的发展，深度学习将继续推动人工智能的进步，为人类社会带来更多的便利。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章深度学习常见算法的介绍和比较一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）
深度学习通俗简述
weixin_63053052的博客
03-30 5311
特征表示学习 简述： 特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法 。 传统机器学习算法： 传统的机器学习算法，需要人为设计特征。比如要用线性回归预测一所房子的价格，我们会人为划分出面积、地段等要素，这些要素就是我们人为划分出来的特征。 但是，人为划分出来的特征往往是是不足够的，而且很多时候并不准确。比如我们划分除了面积和地段，却遗漏了房屋年限这一也很重要的要素，即使我们经过精确的统计和计算划分出了上百个特征，也依然存在遗漏或不准确的可能。 深度学习算法：
深度学习的应用场景及常用技术
eso1983的博客
01-31 3808
深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。
流形与深度学习
HappinessSourceL的博客
03-20 2338
转载自：https://yifdu.github.io/2018/11/25/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89/ 什么是流形 流形学习的观点：认为我们所观察到的数据实际上是由一个低维流形映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度的维度就能唯一的表示。所.
理解深度学习-深度学习的核心原理（好书推荐）
一键难忘的博客
10-01 8211
深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过多层非线性映射来学习数据中的高层次特征。传统的机器学习方法往往依赖人工特征提取，而深度学习通过神经网络的多层结构，实现了端到端的特征学习和任务优化。一个典型的深度神经网络由输入层、若干隐藏层和输出层组成，每一层通过线性变换与非线性激活函数相结合，从而逐步提取和抽象特征。
PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型
热门推荐
屿小夏.的知识博客
08-05 9万+
动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章，内容涵盖了从深度学习的基础概念到大语言模型的应用。第1章介绍了深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍了PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章讲解了数据预处理及常用工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤。第4章。
深度学习信号识别
BRN_ZYX的博客
12-05 1819
深度学习信号识别 基于多模态信息的深度残差网络的自动调制分类
深度学习十大算法！深度解剖让你了解！
d22800的博客
12-27 4578
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现对复杂数据的高效处理。本文将为大家介绍深度学习领域的十大经典算法，帮助大家更好地理解和应用深度学习技术。 1.卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据（如图像）的神经网络。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现了对图像的有效识别和分类。 首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图：
深度学习基础
向着光的那方
01-22 4424
目录 1. 深度学习基础 1.1 本质1——特征自动学习 1.3 本质3——深层网络结构 1.4 深度学习 vs. 神经网络 1.5 深度学习的本质 1.6 深度学习的训练方法 2. 自动编码器 2.1 自动编码器与特征提取 2.2 无监督的特征学习过程 2.3 深度学习的特征学习过程 2.4 自动编码机 3. 卷积神经网络 3.1 本质 3.2 卷积 3.3 池化 1. 深度学习基础 1.1 本质1——特征自动学习 传统的机器学习方法: 良好的特征表达，对最终...
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深度学习入门学习材料.pdf
12-03
深度学习作为人工智能的一个分支，近年来得到了迅猛的发展，其在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域都有突出的应用。深度学习的基础是深度神经网络，它模拟了人类大脑神经元的结构和功能，通过学习大量的...
PyTorch深度学习实战
08-29
本书系统讲解使用PyTorch构建深度神经网络的...适合具备Python基础、希望快速上手深度学习应用的开发者与学习者。书中结合理论与实战，引导读者开发图像分类、文本生成与情感分析等智能应用，是进入AI领域的实用指南。
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arcgis pro深度学习库
03-09
arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库arcgis pro深度学习库...
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吴恩达-深度学习-课后作业-答案与总结
09-26
深度学习作为当今人工智能领域中最激动人心的研究方向之一，已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域，并持续推动着技术革新与产业变革。吴恩达教授作为该领域内的知名专家，在其深度...
不确定发电中的交流电网中的分布式随机储备调度.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
axure的chrome插件
12-04
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毕业设计基于spark的西南天气数据的分析与应用源码+演示视频.zip
最新发布
12-04
毕业设计基于spark的西南天气数据的分析与应用源码+演示视频.zip
含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源，重点实现了含光热电站、有机朗肯循环（ORC）和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）转气（P2G）技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用，通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标，旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性，同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持，如YALMIP工具包的应用，适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标：①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制；②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真；③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法，复现高水平论文（如EI期刊）中的算法案例。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码和案例文件，按照目录顺序逐步学习，重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式，并通过修改参数进行仿真实验，加深对综合能源系统优化调度的理解。
XFETeam_react-lss-autocomplete_13744_1764827764273.zip
12-04
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