深度学习入门

最新推荐文章于 2024-08-22 16:02:28 发布
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本教程涵盖深度学习核心概念，从线性回归到Transformer，深入探讨循环神经网络、卷积神经网络及优化算法，解析过拟合、欠拟合现象及解决方案。
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小白入门深度学习 | 目录
“365天深度学习训练营”报名进行中～
03-13 4415
K同学啊
二十万字！耗时90天
m0_60514232的博客
07-31 395
大家好，我是 K同学啊！ 《深度学习100例》系列在昨天已经完成了第20博客！ 这是一个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，这里简单介绍一下这90天做的事情。 1. 深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现MNIST手写数字识别 | 第1天 这篇文章作为《深度学习100例》的首篇文章，我使用了最简单也最经典的案例 – MNIST手写数字识别。极简化了神经网络程序，当然，如何你是一个从来没了接触过深度学习的小白，那我建议你可以先看这个专栏：《小白入门深度学习》 使用的是MNIST
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这仅仅是一篇目录，从事深度学习相关工作以来，这目录里面的知识未必都要掌握，可能你只需要知道历史上曾经有过这么一些东西就行，因为其中有些太过于基础了。就像你读高中的时候再也用不到幼儿园学习1+1=2一样，在工作中你也用不到感知机这种东西。 参考文章 1.1 名词解释 涉及的名词太多，作为目录篇不宜占用过多的篇幅，如有需要请跳转深度学习名词解释，若失效点击这里 1.2 思...
MATLAB深度学习入门之旅
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PyTorch 深度学习入门
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努力是为了站在万人之中，成为别人的光
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深度学习入门从入门到精通——深度学习入门
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RNN：适用于处理短时间依赖的序列数据，但存在梯度消失问题。LSTM：通过复杂的门机制，能够处理长时间依赖，并有效防止梯度消失，适用于更长的序列数据。GRU：简化了 LSTM 的结构，计算效率更高，在保持性能的同时减少了计算开销。这些模型都在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛的应用。通过理解这些模型的原理和优缺点，可以更好地选择合适的模型来处理具体的序列任务。
深度学习入门pdf_深度学习入门篇
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总篇42篇 2019年第16篇2016年人工智能AlphaGo战胜了人类围棋棋手李世石引起轰动人工智能、深度学习等等名词越来越多的出现在人们的视野，也激发了一些小伙伴学习人工智能相关技术和算法的兴趣。希望通过本文分享，对感兴趣的小伙伴入门深度学习有所帮助。从范畴上看，人工智能与机器学习、深度学习(神经网络)的关系如下：人工智能>机器学习>深度学习(神经网络)机器学习又可分类...
深度学习入门参考路线
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深度学习入门学习路径
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08-12
为了让初学者能够更好地理解和掌握深度学习的基本原理和实践操作，越来越多的教程和书籍开始涌现，其中就包括了《深度学习入门 2：自制框架配套代码详解》。 这本书籍的特点在于不仅提供了理论知识的讲述，还特别...
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值得注意的是，教程还提供了一个《深度学习入门：基于Python的理论与实现》的高清中文版PDF文件，该文件可能包含了完整教程的理论部分，与源码部分相辅相成，为读者提供了理论学习和实践操作的双重途径。 教程设计...
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深度学习入门-基于Python的理论与实现(pdf+代码)
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Jupyter notebook按tab键（制表符）无法提示代码问题解决
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Pytorch Gpu环境配置（亲测可用）（win10+CUDA9.0+pytorch1.1+ torchvision0.3+cudatoolkit9.0）
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深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）
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