深度学习笔记8

最新推荐文章于 2024-09-12 21:50:46 发布
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#deep learning

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
【李沐】深度学习笔记
~yzzheng～的博客
04-06 1045
学习李沐深度学习的笔记内容
深度学习 学习笔记总结
qq_43588670的博客
12-26 1825
这周将深度学习的东西写一点总结吧，也算是对研一的一个小总结，要加油呀呀呀。提示：以下是本篇文章正文内容，寻欢桑知识水平有限，请大家多多批评1.IMDB 是一家在线收集各种电影信息的网站 和豆瓣类似，用户可以再上面发表对电影的评价。IMDB数据集御用情感分析的IMDB电影评论二分类数据集，包含25000个训练样本和25000个测试样本，所有影评都被标记为正面和负面两种评价。IMDB数据集地址#导入IMDB模块#导入数据。
李宏毅深度学习Transformer笔记
m0_61803871的博客
12-11 3683
记录了李宏毅老师的Transformer课程的笔记。
李宏毅深度学习笔记——呕心整理版
Red_Elf的博客
12-06 8718
机器学习就是寻找一个复杂函数。深度学习的函数就是类神经网络。
深度学习吴恩达笔记
liuzhiyuanzui的博客
10-15 2653
个人笔试，不全
【李沐】动手学深度学习 学习笔记
热门推荐
chenxiaowai_的博客
03-21 2万+
你好！这是【李沐】动手学深度学习v2-基于pytorch版本的学习笔记教材源代码安装教程（安装pytorch不要用pip，改成conda，pip太慢了，下载不下来）个人推荐学习学习笔记本节代码文件在源代码文件的chapter_deep-learning-computation/custom-layer.ipynb中不带参数的层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它，我们只需继承基础层类并实现前向传播功能。让我们向该层提供一些数据，验证它是否能按预期工作。带参数的层。
神经网络和深度学习（学习笔记）
weixin_52471034的博客
09-12 1657
1.1 感知机1.1 感知机当代多数神经网络论著主要使用名为 sigmoid 神经元的神经元模型。但要理解 sigmoid 神经元的来由，需要先了解感知机。感知机接收若干个二进制输入(x1,x2......) ，并生成一个二进制输出，其中，一般来说会使用权重（w1，w2.....）来表示输入的重要程度。神经元的输出究竟是 0 还是 1，则由加权和 于或大于某个阈值来决定。类似于权重，阈值也是实数，且是神经元的一个参数。
神经网络与深度学习笔记：神经网络基础
2301_76191576的博客
09-07 2547
有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入）间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网络输出的优度（质量因数）。如前所述，强化（增强）学习是有师学习的特例。前馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接。
吴恩达《深度学习》笔记汇总
Taurus
12-14 1万+
第一门课：神经网络和深度学习（第一周）——深度学习引言 第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础 第一门课：神经网络和深度学习（第三周）——浅层神经网络 第一门课：神经网络和深度学习（第四周）——深层神经网络 第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第一周）——深度学习的实用层面 第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第二周）——优化算法 第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第三周）——超参数调试、Batch正则化和程序框架 ....
吴恩达深度学习笔记.pdf
11-21
【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习...
Deeplearning深度学习笔记v5.571
08-03
黄海广博士及其团队的努力使得这些深度学习课程的中文笔记得以持续更新，为中国的学生和AI爱好者提供了便利的学习资源。这些笔记有助于加深对课程内容的理解，尤其是在没有完整字幕的情况下。 通过这个深度学习课程...
吴恩达Deeplearning深度学习笔记v5.7.pdf
06-22
我设置的价格是0，优快云下载多了会自动提价， 如有需要，请点击：...吴恩达 Deeplearning深度学习笔记v5.7 最新PDF版 免积分下载 https://blog.youkuaiyun.com/ftimes/article/details/106911087
深度学习笔记包含机器学习 深度学习
03-01
深度学习笔记的整理涉及对机器学习基础概念、深度学习模型构建、训练技巧以及应用案例的详细记录，为AI算法工程师提供了宝贵的学习资源。 在机器学习的基础层面，监督学习和无监督学习是两大主要的学习范式。监督...
溶液PH与EC调理电路设计：电路图、PCB及代码设计详解
最新发布
08-18
溶液PH值和EC值调理电路的设计与优化，涵盖了电路图、PCB布局以及相关代码设计。针对PH调理电路，重点讨论了高阻抗放大器的选择及其温度补偿机制；对于EC调理电路，则强调了交流激励法的应用，避免电极极化现象。此外，还分享了PCB布局的关键注意事项，如模拟部分铺铜接地、运放电源加磁珠隔离等，确保测量精度不受外界因素干扰。文中提供了具体的代码片段用于读取PH值和生成1kHz方波，同时提到了校准技巧和常见问题的解决方案。 适合人群：电子工程技术人员、从事溶液检测设备开发的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要设计和优化溶液PH与EC调理电路的技术人员，帮助他们掌握从电路设计到实际应用的全过程，提高测量精度和稳定性。 其他说明：调试过程中需要注意细节，如接地处理、布线方式等，以确保系统的稳定性和准确性。
rtl-433-23.11-1.20240826gitf0ba153.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于Python+Django的大学生请假管理系统（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
08-18
管理员拥有更全面的管理权限，可以进行以下操作： 系统首页：管理员的主界面，可能包含系统概览和快捷操作。 用户管理：管理平台用户，包括添加、删除、修改用户信息等。 个人中心：管理员的个人信息管理。 海洋数据：管理和查看海洋相关的气象数据。 预测信息：管理和查看气象预测信息。 管理员界面：管理员专用的操作界面，可能包含更多的管理功能。 数据界面：管理和查看所有数据的界面。 用户功能模块 用户的功能相对简单，主要集中在数据的查看和个人管理上： 系统首页：用户的主界面，展示推荐信息或快捷操作。 个人中心：用户可以管理个人信息。 海洋数据：用户可以查看海洋相关的气象数据。 预测信息：用户可以查看气象预测信息。 数据界面：用户可以查看数据的界面。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）
08-18
基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档~ 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档
李宏毅深度学习笔记及代码解析
深度学习笔记部分可能会涉及以下几个重要知识点： 1. 深度学习基础：这部分可能包括神经网络的基本概念、前向传播和反向传播算法、激活函数、损失函数、优化算法等基础知识。学习这些内容对于理解深度学习的工作...
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