DL相关概念汇总

最新推荐文章于 2024-07-17 17:58:49 发布
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#深度学习 #汇总

博客介绍了Maxout Network原理及其TensorFlow实现的相关内容，给出了搜狐科技上对应文章的链接。
DL基本概念
Hello Word!
04-01 759
1，epoch：全部数据集经过神经网络一次并且返回一次 2，batch：是全部数据集被划分之后的每一小份 3，batch size：一个batch中样本的数目 4，iteration/step：全部数据集的样本数 / batch size ...
【DL经典回顾】距离度量大汇总（0-导言及距离度量方法列表）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
04-02 1341
在本专栏中，我们将进行一次深度的探索，回顾距离度量的各种方法，并理解它们的重要性和应用。
DL相关基础概念-待补充
Sherry
04-26 1531
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。
ML&DL&RL：ML&DL相关概念的原始英文解释——对理解最初的ML和DL的相关概念的定义非常有用
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-21 1万+
ML&DL：ML&DL相关概念的原始英文解释——对理解最初的ML和DL的相关概念的定义非常有用 目录 ML分类概念 1、Parametric and Nonparametric Algorithms ML分类概念 1、Parametric and Nonparametric Algorithms What is a parametric machine le...
5G物理层概念基础介绍-DL,UL各个信道的介绍
03-15
5G物理层基础概念，PDSCH,PUCCH,PUSCH,PDCCH,PBCH,PRACH信道介绍
各种信道定义
阿尔弗雷德的博客
09-07 1万+
LTE信道分为逻辑信道、传输信道和物理信道3大类，和这些信道相关的又有3个协议层。 其中逻辑信道传送RLC层和MAC层之间的数据，传输信道传送MAC层和物理层之间的数据，物理信道用于将数据在空口传送。可以看出其实各类信道的作用就是在不同协议层间传输数据。 无论是高层的信令数据还是业务数据都由底下的RLC层、MAC层、物理层承载。每个协议层有不同的功能。RLC层提供流控功能，对高层的信令和数...
人工智能基础概念汇总
guitui43的专栏
07-17 894
因为它将分数转换为规范化的概率分布，可以显示给用户或用作其他系统的输入。所以通常附加一个softmax函数在神经网络的最后一层之后。softmax又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是下图展示了softmax的计算方法：指数函数的值域是（0，∞）。
汇编语言基本概念汇总
乞力马扎罗的雪CYF的博客
07-28 9888
汇编语言应该是我们现在学的最“低级”的语言了，因为现在不会再有人去学机器语言了。而汇编语言还在一些硬件或者嵌入式设备上使用并开发着。以下资料是为了大学的汇编考试整理的资料，现在与大家分享，希望能给大家提供帮助。 汇编语言程序设计汇总 计算机主要由运算器、控制器、存储器和输入输出设备五大部件构成。 字长word是指微处理器内部一次可以并行处理二进制代码的位数，它与微处理器内部寄存器以及CP
DL中六个卷积模型汇总
苦茶Fighting的博客
03-14 738
本文目录 卷积与互相关 3D卷积 转置卷积 扩张卷积 可分卷积 分组卷积 卷积与互相关 在信号处理、图像处理和其它工程/科学领域，卷积都是一种使用广泛的技术。在深度学习领域，（CNN）这种模型架构就得名于这种技术。但是，深度学习领域的卷积本质上是信号/图像处理领域内的互相关（cross-correlation）。这两种操作之间存在细微的差别。 卷积是两个函数中一个函数经过反转和位移后再相乘得到...
机器学习基本概念汇总
顺其自然~专栏
12-27 4300
1. 基本概念 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 ...
AI_CV_DL零基础理论实战教程汇总分享_1741397323.zip
最新发布
03-10
AI_CV_DL零基础理论实战教程汇总分享，是为那些对AI、CV和DL感兴趣，却又缺乏相关背景知识的学习者所准备的入门级资料。这一教程汇集了从基础知识到实战操作的完整内容，旨在帮助初学者构建扎实的理论基础，同时通过...
深度学习（DL）基本概念
机器学习
06-10 6196
深度学习中的batchsize、epochs、learning rate、momentum、iteration/step几个术语，这里整理一下， 1.batchsize：批大小，每次训练给神经网络喂入的数据量大小（当然也可以一次将所有样本丢给神经网络）。但是要注意，更大的批量会计算更精确的梯度估计，但是回报却是小于线性的。极小批量通常难以充分利用多核架构。 2.iteration/step...
基本图像分类与目标检测网络要点总结
lx_xin的博客
09-25 7972
图像分类 AlexNet（2012） 是深度学习在计算机视觉领域的影响力较大的论文，获得了2012年ImageNet冠军。 深度为7层，基本结构如下图。准确率达到57.1%，top 1-5 达到80.2%。 使用ReLU，计算简便，缓解Sigmoid中梯度消失的问题。但当学习率较大时易出现dead神经元（落入负半区则永远无法激活），因此学习率设置不能过大。或者可以使用Leaky ReLU替代。...
在网络中用卷积层代替全连接层
lx_xin的博客
08-23 2776
参考资料： FCN用卷积层代替FC层原因（转） - byteH - 博客园 https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html 深度学习—之全卷积神经网络取代全连接层–用于图像分割 - 优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/zxyhhjs2017/article/details/78603332 占坑，待填...
CNN中感受野大小的计算
lx_xin的博客
09-15 2566
参考资料： 卷积神经网络物体检测之感受野大小计算 - machineLearning - 博客园 https://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html CNN 感受野计算公式 - 简书 https://www.jianshu.com/p/e875117e5372 将输入图片记为第0层，其后的卷积层和池化层对RF（receptive fie...
GAN学习
lx_xin的博客
11-05 1179
开始学习GAN生成对抗网络相关知识，将要点和心得总结于此。
卷积与反卷积（deconvolution）
lx_xin的博客
11-07 810
参考资料： 如何理解深度学习中的deconvolution networks
batch size、iteration、epoch的含义
lx_xin的博客
08-22 310
batch size：批尺寸，在训练中，一般采用SGD训练，即每次训练取batch size个样本训练； iteration：迭代次数，每次迭代使用batchsize个样本训练一次，并更新一次权值； epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 例如，训练集中有1000个样本，设置batch size=10，那么训练完整个样本集需要100次iteration，1次epoch...
ImageNet分类类别数目详解及相近类别汇总
DL是深度学习（Deep Learning）的缩写，是机器学习的一个子领域，主要基于神经网络模型，特别是大规模的深层神经网络。在图像识别领域，深度学习已经成为一种非常强大的技术，它能够从海量的图像数据中自动学习复杂...
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