初识深度学习

最新推荐文章于 2020-10-11 17:04:38 发布
原创 最新推荐文章于 2020-10-11 17:04:38 发布 · 156 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。

部署运行你感兴趣的模型镜像

  人工智能（AI）是一门科学，机器学习（ML）是目前最主流的人工智能实现方法，而深度学习（DL）则是机器学习（ML）的一个分支，也是当下最流行的机器学习（ML）的一种。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

JunnGee
关注
【深度学习&NLP】初识深度学习(DL)与自然语言(NLP)
weixin_52185996的博客
09-08 2748
利用一些深度学习、神经网络的思想以及表征学习的思想，将它们运用到语言理解、以及自然语言处理等问题上。
深度学习＞初识深度学习
qq_62063545的博客
12-30 1270
其中KNN即k-nearest neighbors（k最近邻居算法），是一种监督学习算法，监督即每个输入数据都有一个已知的标签或答案，模型通过这些标签来学习如何做出正确的预测，本质上可以理解为用已知答案的问题去估计未知答案的问题（用于分类和回归）；3、序列，即一组按顺序排列的数据集合，重点在于数据具有明确的前驱后继关系，同时要注意，序列中的单个元素可能很复杂（就像用队列存储结构体，每个结构体之间有明确的先后关系，且单个结构体内部包含很多变量）。2、分类，即结果要将数据分到给到的几个分类中的某个分类。
深度学习初识
06-28 1116
——《TensorFlow 实战Google深度学习框架》读书笔记 最近，亟需学习关于深度学习的内容。因此，先对书里深度学习的简介部分进行了整理，完全按个人的理解，很多具体的内容现在还不理解，因此只是做一个框架体系的梳理。深度学习初识一. 深度学习是什么？深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动地从简单特征中提取更加复杂的特征。二. 深度学习和机器学习的流程对
深度学习笔记-初识深度学习
qq_40285036的博客
01-11 829
说在开头 最近我正在做毕业设计，我的毕业设计其中有一项是证件照背景替换，起初我是用聚类的方法对背景提取，发现那种方法过于简单，而且是针对性太强，只能完成证件照的背景替换，我想尝试用深度学习图像语义分割的方法，实现对任何一张图片中，将人提取出来。这是我第一次接触深度学习，想使用百度的飞桨开启我的深度学习生涯。一开始我想一口吃个胖子，直接上手了代码，发现根本不行，因为一旦出现Bug，根本不知道是哪里有...
初识深度学习：HiAI深度学习框架概述
## 1.1 深度学习简介 深度学习是一种机器学习的分支，主要通过模拟人脑神经网络的方式，实现对数据的自动化学习和理解。与传统机器学习方法相比，深度学习具有更好的表达能力和学习能力，能够处理大规模的非结构化...
初识深度学习：TensorFlow入门指南
深度学习概述 ## 1.1 什么是深度学习 深度学习是一种人工智能（AI）的分支，通过模拟人类大脑的神经网络结构，实现对数据进行学习和理解的算法。它可以从数据中学习特征表示，并用于分类、识别、预测等任务。 ## ...
深度学习-卷积神经网络初识-1
Seere的博客
12-24 497
卷积神经网络 技交部 潘震宇 一、计算机视觉 在计算机视觉领域中，存在着许多问题，各类领域基本都包含着这俩种基础问题：   1、 图像分类 2、 目标检测 除上述之外，最近有一种新颖的技术，也出现在大众的面前——风格迁移。 那么，为什么我们学习卷积神经网络，为什么要提及计算机视觉呢？卷积神经网络又有什么用呢？我们可以参考一个例子来说明：        如上图所示，这是
初识深度学习（深度学习的基础知识）
qq_36294338的博客
10-11 1679
深度学习的基础知识： 1、概念：深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的
神经网络和深度学习（一）——初识神经网络
热门推荐
CUG_UESTC的博客
08-15 8万+
神经网络和深度学习 神经网络：一种可以通过观测数据使计算机学习的仿生语言范例 深度学习：一组强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别，语音识别和自然语言处理领域诸多问题的最佳解决方案。传统的编程方法中，我们告诉计算机如何去做，将大问题划分为许多小问题，精确地定义了计算机很容易执行的任务。而神经网络不需要我们告诉计算机如何处理问题，而是通过从观测数据中学习，计算出他自己的解决方案
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
12-20
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
资阳市第二自来水厂3dtiles模型
最新发布
12-20
资阳市第二自来水厂3dtiles模型
山西省暴雨洪水计算实用手册
12-20
山西省暴雨洪水计算实用手册
V-ASSISTANT-V1.03.7z
12-20
V-ASSISTANT_V1.03.7z
Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
12-20
Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
遗传算法路径规划的MATLAB实现
12-20
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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