小主的学习计划-优快云博客

原创基于深度学习的对话系统学习计划

最近deepseek大火，感觉很有实际意义，我也想稍微学习了解一下（基于深度学习的对话系统），下面是我的学习步骤，后续我会持续更新！小白，从头开始学的，可能会更新慢！

2025-02-25 21:01:07 321

Transformer网络提出于2017年，它处理的任务类型是和RNN所擅长的内容相似的序列信息，但是Transformer却更快更强。短短三年间依托于这个网络模型诞生了非常多的强大算法，这些算法是如此强大，以至于这个模型和大规模预训练的潮流一起让很多人第一次开始想象思考通用人工智能的到来。Transformer类似一个CNN，可以在同一时间计算所有输入单词，并得到这些单词各自的表征向量。重要的是，这一次性的处理中得到的每一个表征向量都是在考虑到整句话语境信息以后的结果！

2024-11-28 21:14:48 1260

原创【RNN实战】史上最详细的RNN实战教程（附完整代码）

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。# 定义历史和未来的窗口大小# 那么采样步长设为2，避免预测值重叠# 2. 创建RNN模型。

2024-11-13 21:15:54 3139 3

原创【CNN实战】利用CNN对自定义数据集进行分类（附完整代码）

在本篇文章中将详细地、一步一步介绍如何对自己采集到的数据进行预处理，以及如何利用CNN对这些处理好的数据进行分类识别。

2024-11-08 10:07:22 1731

原创 CNN简单实战：CIFAR10数据集物品分类（附完整代码）

在上一篇CNN实战中（简单CNN网络实现手写数据集识别（附完整代码）），我们实现了mnist手写数据集识别，为了进一步巩固，本篇依然在公开数据集（CIFAR10）的基础上实现目标分类。下一篇将详细介绍如何自建分类数据集，并在自建的数据集上通过CNN实现分类。由于上篇文章简单CNN网络实现手写数据集识别（附完整代码）已经详细介绍了模型参数的设置，因此这篇文章中不再做详细介绍，主要说明模型搭建流程。

2024-11-03 16:13:54 2090