初识深度学习

最新推荐文章于 2020-10-11 17:04:38 发布
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  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。

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JunnGee
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【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
01-11 830
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
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12-24 498
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
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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
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学生考勤打卡的设计与实现--开题 任务书.doc
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该文章主要介绍使用贪心算法解决洛谷平台上的一个经典背包问题-在限定容量下选择物品以最大化总价值 提供了一段C++代码实现，核心思想是按物品的单位重量价值（价值/重量）进行排序，并优先选取单位价值最高
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