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希望变强的小菜鸟
这个作者很懒，什么都没留下…
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深度学习基础——卷积神经网络（二）
本文介绍卷积神经网络的第二部分。原创 2021-12-26 18:22:01 · 1518 阅读 · 0 评论 -
深度学习基础+卷积神经网络（一）
本文介绍卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）。卷积神经网络是专为图像数据设计的神经网络，其参数小于全连接的网络，而且卷积也便于在GPU中并行计算。因此，CNN广范围研究人员采用。CNN较为重要，因此分两篇文章介绍。原创 2021-12-26 18:17:28 · 2145 阅读 · 0 评论 -
深度学习基础——深度学习计算
前几篇介绍了常用概念以及最简单的线性回归和多层感知机，本篇介绍深度学习中的关键步骤组件，如模型构建、参数访问与初始化、设计自定义层和块、将模型读到磁盘以及利用GPU加速运算。原创 2021-12-21 23:07:36 · 1947 阅读 · 0 评论 -
深度学习常用数据操作总结——数据操作
深度学习中需要大量对数据进行操作，本文以Pytorch框架为例，对常用的数据操作进行总结。原创 2021-12-20 00:19:25 · 3467 阅读 · 0 评论 -
深度学习基础——多层感知机
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是最简单的深度网络。本文回顾多层感知机的相关内容及一些基本概念术语。原创 2021-12-20 00:16:42 · 5412 阅读 · 0 评论 -
深度学习基础——线性神经网络
线性神经网络是深度神经网络的基础，本文介绍线性神经网络的相关内容。原创 2021-12-19 00:22:29 · 842 阅读 · 0 评论 -
深度学习常用数据操作总结——数据预处理
深度学习采用的数据全部以张量的形式存储在内存中，然而我们拿到手的原始数据却不是张量形式，因此需要首先对数据进行处理，将其转换为张量形式，可以采用Python中的Pandas包来完成。原创 2021-12-19 00:18:05 · 2859 阅读 · 0 评论 -
知识图谱基础入门（二）
知识图谱表示（Knowledge Graph Representation）指的是用什么语言对知识图谱进行建模，从而可以方便知识计算。本文对知识表示的常见方法进行介绍。原创 2021-05-18 21:12:24 · 4017 阅读 · 1 评论 -
知识图谱基础入门（一）
知识图谱旨在采用图结构来建模和记录世界万物之间的关联关系和只是，以便有效实现更加精准的对象级搜索。其相关技术可以应用在搜索引擎、语言理解、推荐计算、大数据决策分析等众多领域。如今，知识图谱已经是实现认知层面的人工智能不可或缺的重要技术之一。希望通过本文，能对知识图谱相关技术有初步了解。原创 2021-05-17 23:08:45 · 1535 阅读 · 0 评论