深度学习

深度学习优化方法精要
最新推荐文章于 2025-05-14 20:54:50 发布
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本文深入探讨了深度学习中的优化方法，包括批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、动量(Momentum)、AdaGrad、RMSProp及Adam等算法。详细分析了每种方法的工作原理、优缺点及其适用场景，为深度学习模型训练提供全面的优化策略指导。
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深度学习课件PPT资源
05-21
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，让计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测或决策。本资源包包含的“深度学习课件PPT”是一系列用于教学或自我学习的演示文档，...
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...
dls 深度受限搜索java_经典搜索算法总结
weixin_39957271的博客
11-29 1934
本文内容主要来自Artificial Intelligence A Modern Approach和Stanford CS221。人工智能可以被建模成：学习，模型，推断。所谓的搜索往往指的是根据模型推断的过程。本文的内容主要包括搜索算法的背景和定义无信息搜索算法宽度优先搜索BFS统一代价搜索UCS深度优先搜索DFS深度受限搜索DLS迭代加深搜索IDS双向搜索BS有信息搜索算法贪心搜索A* 搜索迭代...
深度学习中各种优化方法详解
咖啡味儿的咖啡
05-13 5011
这篇文章主要参考Keras Documentation，另外增加了一些我的理解，希望尽量写的简洁明了 如何使用Optimizer 这里我们定义了一个简单的FC网络用来解释Optimizer的使用方法： from keras import optimizers #定义模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer=...
深度学习入门教程
斌的博客
10-27 7035
1.http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52554582 2.https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
深度学习介绍
2301_77698138的博客
09-12 2100
定义：深度学习是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。它是机器学习的一个分支，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音等数据。核心：深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元（即神经元）的网络结构，这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。
简述深度学习
JasonH2021的博客
07-07 3966
介绍了深度学习的基本概念，常见的算法，应用场景，优势劣势，建模步骤，代码案例和前沿的研究课题等
深度学习图解 安德鲁
中二骚年的博客
01-13 2002
链接：https://pan.baidu.com/s/10Nbe2zg4KJWoRNjHW_KsZQ?–来自百度网盘超级会员V1的分享。网上一堆要付钱的，给予鄙视，
基于GPUGEEK 平台进行深度学习
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2301_80863610的博客
05-14 1万+
GPUGEEK 是一个专注于提供 GPU 算力租赁服务的平台，在人工智能与深度学习领域为用户搭建起便捷的算力桥梁。它整合了丰富多样的 GPU 资源，涵盖 RTX - 4090、RTX - 3090、A100 - PCIE 等多种型号，满足不同用户在模型训练、数据处理、图像渲染等场景下的算力需求。同时，该平台还设有镜像市场、模型市场等功能板块，为用户提供一站式的 AI 开发与运算支持。经过一段时间对 GPUGEEK 平台的使用，其给我留下了深刻且良好的印象。
深度学习通俗简述
weixin_63053052的博客
03-30 5304
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：
深度学习环境搭建
m0_62497785的博客
07-09 2186
本文简要介绍深度学习环境的配置
PyTorch深度学习实战
09-07
本书系统讲解使用PyTorch构建深度神经网络的核心技术，涵盖卷积网络、循环网络与风格迁移等关键应用。通过真实案例，读者将掌握数据预处理、模型训练与优化的全流程，深入理解神经网络架构与自然语言处理任务。配套...
深度学习入门源码（鱼书配套，自己添加的注解）
11-05
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来迅速发展并广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域。新手在接触深度学习时，往往会感觉理论与实践之间存在一定的难度，因此，合适的入门资源和学习路径就...
Matlab深度学习工具箱
04-26
**Matlab深度学习工具箱详解** Matlab深度学习工具箱是MathWorks公司为科研人员、工程师和学生提供的一款强大而全面的平台，用于构建、训练和应用深度学习模型。这款工具箱结合了Matlab易用的编程环境和深度学习...
深度学习模型列举
zhangzhechun的专栏
03-17 6004
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：由生成器和判别器两部分组成，用于生成能够欺骗判别器的假样本，主要应用于图像、视频、音频等生成任务。它可以学习序列中的上下文信息，能够自动捕捉输入数据中的长期依赖性。自编码器（Autoencoder，AE）：一种无监督学习模型，用于数据压缩、去噪和特征提取等任务，能够学习输入数据的低维表示。除了上述模型，还有很多其他的深度学习模型，如Transformer、BERT、GPT等，它们在自然语言处理领域中应用广泛。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
深度学习框架PyTorch实践指南
由于提供的信息十分有限，并没有详细的内容描述，仅有一个文件名“d2lzh_pytorch.zip”，一个标题“d2lzh_pytorch”，一个描述“d2lzh_pytorch”以及一个标签“深度学习”，可以推测这个文件可能与深度学习框架...
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