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最新推荐文章于 2025-12-26 22:25:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-26 22:25:18 发布 · 272 阅读 · 0 ·
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#深度学习

本文提供了两个关键链接，分别介绍firststep教程及导航相关信息。firststep教程涵盖了基础概念和技术要点，帮助初学者快速入门。导航部分则关注于如何有效组织和展示内容，适用于希望提升用户体验的开发者。
Java Deeplearning4j：构建和训练循环神经网络（RNN）模型
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
09-29 3395
循环神经网络RNN）是一种专门为处理序列数据而设计的神经网络类型。序列数据在现实世界中非常常见，例如时间序列数据（如股票价格随时间的变化）、自然语言文本（单词的序列）等。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部的循环结构，这使得它能够处理序列中的长期依赖关系。RNN具有记忆功能，可以记住过去的信息并将其应用于当前的计算。这使得 RNN 在处理时间序列数据（如语音文本股票价格等）方面表现出色。输入层接收序列数据的输入。例如，在处理文本数据时，如果我们使用词向量表示单词，输入层的维度将取决于词向量的维度。
Deeplearning4j 快速入门
GitChat
07-02 9878
课程亮点 机器学习经典案例基于 DL4J 的实现 Spark 分布式场景下的模型训练及调优 多 GPU 环境下的并行建模 迁移和强化学习的模型训练 搭建在线服务环境实战演练 本课程是关于 Eclipse Deeplearning4j 的基础课程。Deeplearning4j 是基于 Java/JVM 的深度学习开源库，课程内容涵盖了 Deeplearning4j 生态圈中核心框架的使用（如 N...
【AI】深度学习索引 Deep Learning Index
北境の守望者
09-09 1038
通过层次化的方法可以让计算机通过构建简单的概念来学习复杂概念. 为了获得优异的性能, 我们需要构建一个很深(层次很多)的关系图. 因此我们把这一类方法就做深度学习. 深度就是深度, 仅此而已. 简介 Intro 深度前馈网络 Deep Feedforward Network / 多层感知机 Multilayer Perceptron (MLP) 感知机 Perceptron 卷积神...
翻译: 深入神经网络概览Dive into Deep Learning
AI架构师易筋
03-07 3860
1. 简介 直到最近，我们每天与之交互的几乎所有计算机程序都是由软件开发人员根据第一原理编码的。假设我们想编写一个应用程序来管理一个电子商务平台。在围着白板花了几个小时思考这个问题之后，我们会想出一个可行的解决方案的大致思路，可能看起来像这样： (i) 用户通过在 Web 浏览器中运行的界面与应用程序交互或移动应用程序； (ii) 我们的应用程序与商业级数据库引擎交互，以跟踪每个用户的状态并维护历史交易记录； (iii) 在我们应用程序的核心，业务逻辑（你可能会说，大脑) 我们的应用程序有条不紊地详细说明
deeplearning4j训练推理案例2023——手写数字识别
MJ的博客
10-26 947
主要是deeplearning4j、javacv的一些包，案例打出的jar包1.3G,pom来自github deeplearning子项目。1个epoch训练耗时100s,准确率达97%,详见代码注释,框架的api做得还比较好用。的dl4j-examples模块。6W训练集，1W测试集。参考其readme文档。
Java开发者深度学习福音：使用Deeplearning4j入坑深度学习
沛哥儿的专栏
04-05 2592
通过本文，你已经掌握了使用Deeplearning4j构建和训练深度学习模型的核心流程。作为Java生态中为数不多的生产级深度学习框架，DL4J在金融、医疗、物联网等领域正发挥着重要作用。近年来，深度学习技术席卷了人工智能领域，但大多数框架（如TensorFlow、PyTorch）主要面向Python生态。‌，还与Hadoop、Spark等大数据工具无缝集成，支持分布式训练和生产环境部署。‌：衡量模型预测与真实值的差距，如交叉熵损失。‌，或需要在企业级环境中部署深度学习模型，‌。
Deep Learning Meets SAR
weixin_41697507的博客
07-16 8836
Deep Learning Meets SAR Abstract Deep learning in remote sensing has become an international hype, but it is mostly limited to the evaluation of optical data. Although deep learning has been introduced in SAR data processing, despite successful first attemp
labml.ai Deep Learning Paper Implementations (带注释的 PyTorch 版论文实现)
程永强
12-15 1814
labml.ai Deep Learning Paper Implementations (带注释的 PyTorch 版论文实现)
精选资源
deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-API文档-中文版.zip
07-03
赠送jar包：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1.jar； 赠送原API文档：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-javadoc.jar； 赠送源代码：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：deeplearning4j-nn-...
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deeplearning4j-core-1.0.0-M1.1-API文档-中文版.zip
07-03
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deeplearning4j-core-1.0.0-M1.1.jar中文文档.zip
05-11
解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法...
deeplearning4j-common-1.0.0-M1.1.jar中文文档.zip
05-11
解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法...
配置EF（Entity Framework）、Mysql.client及MySql.Connector
dwjpeng2的专栏
03-22 757
网上常见的方式如下：http://blog.youkuaiyun.com/yw1688/article/details/50865837 在vs2013中用MySQL+EF6时，通常是这样子操作的： 1 Install-Package EntityFramework -Version 6.0.0然后Enter 2 Install-Package EntityFramework.zh-Hans -Vers
ubuntu搭建私链爬坑
dwjpeng2的专栏
06-27 462
配置ubuntu系统并搭建以太坊私链问题：ubuntu：1. ubuntu数字签名问题GPG 错误：https://dl.google.com/linux/chrome/deb stable Release: 由于没有公钥，无法验证下列签名： NO_PUBKEY 1397BC53640DBXXXXE: 仓库 “https://dl.google.com/linux/chrome/deb stabl...
【链下签名】Ropsten测试网发布合约
dwjpeng2的专栏
09-25 437
var Web3 = require("web3"); var Tx = require('ethereumjs-tx'); ///new signedTransaction function newSignedTransaction(rawTx,privateKey) { var tx = new Tx(rawTx); tx.sign(privateKey); return tx.serialize().toString('hex'); } function toHexStr.
Ethereum学习资料汇总
dwjpeng2的专栏
09-07 223
（1）Truffle3.0集成NodeJS：http://truffle.tryblockchain.org/truffle3.0-integrate-nodejs.html
Day44 简单 CNN 实战
最新发布
W020419的博客
12-26 338
将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
Day46
m0_70488789的博客
12-26 274
作业：手动构造类似的数据集（如cosx数据），观察不同的机器学习模型的差异。4. 经典机器学习在序列任务上的劣势；# DAY 46 序列预测任务介绍。b. 多步预测的2种方式。2. 序列数据的处理：滑动窗口。3. 多输入多输出任务的思路。
Deep Learning电子版
04-29
### 关于 Deep Learning 电子书的下载 对于希望获取《Deep Learning》这本书的电子版资源，可以通过官方渠道或其他合法途径获得完整的 PDF 文件。以下是具体方法： #### 官方网站下载 该书由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 编写，其官方网站提供了部分章节的内容供读者免费阅读[^2]。访问链接为 [http://www.deeplearningbook.org](http://www.deeplearningbook.org)，可以在线浏览部分内容。 如果需要完整版本，则建议购买正版图书或者通过授权平台下载 PDF 版本。例如，在一些学术机构或图书馆可能提供合法的电子书借阅服务。 #### 使用命令行工具提取章节并合并成单个文档 针对熟悉 Linux 或 macOS 终端操作系统的用户来说，也可以利用 shell 脚本来抓取各个独立 HTML 页面并将它们转换为单独的小型 PDF 文档之后再加以组合形成最终的大文件。下面给出了一组适用于此类场景下的指令序列作为参考[^2]: ```bash curl http://www.deeplearningbook.org/ | grep "<a href=\"contents" | sed -r 's#.*contents/(.*).html.*#\1.pdf#g' | xargs for f in `ls`; do mv "$f" "${f//www.deeplearningbook.org_contents_/}"; done pdfjoin -o ../DeepLearning.pdf TOC.pdf acknowledgements.pdf notation.pdf intro.pdf part_basics.pdf linear_algebra.pdf prob.pdf numerical.pdf ml.pdf part_practical.pdf mlp.pdf regularization.pdf optimization.pdf convnets.pdf rnn.pdf guidelines.pdf applications.pdf part_research.pdf linear_factors.pdf autoencoders.pdf representation.pdf graphical_models.pdf monte_carlo.pdf partition.pdf inference.pdf generative_models.pdf bib.pdf index-.pdf ``` 注意：以上过程仅限个人学习研究用途，请勿用于商业传播！ 另外还有一份基于 PyTorch 的深度学习教程可供选择，《Deep Learning with PyTorch》，它同样适合入门级的学习者以及有一定基础的技术人员深入探索框架的实际应用案例。可以从如下位置找到该项目的相关信息及其 PDF 下载入口[^1]: - 地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/1cf0b ###
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