深度学习入门讲解

最新推荐文章于 2022-12-04 16:32:57 发布
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#深度学习 #deep learning #入门

感知器：
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
线性单元和梯度下降 ：
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086
神经网络和反向传播算法 ：
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
卷积神经网络：
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480
循环神经网络 ：
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458
长短时记忆网络(LSTM)：
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764
递归神经网络：
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/626300

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深度学习入门详解：从基础到实践（含代码示例）
weixin_47216888的博客
10-07 6703
深度学习是基于神经网络的学习方法，模型通过多层神经元（或称为层）逐层提取数据特征。在传统机器学习中，特征提取依赖于人工，而深度学习通过层层的特征学习，能够自动发现隐藏在数据中的复杂模式。深度学习作为人工智能的重要技术分支，为解决许多复杂问题提供了强大的工具。在学习的过程中，理解基础概念、掌握框架工具、实践代码实现是关键。通过不断的学习与实践，你将逐步掌握这一领域，并将深度学习应用到实际项目中，开启属于你的AI之旅。
深度学习基础入门（一）：基本概念和术语解读
Yancy的博客
03-21 2万+
    本文旨在解释一些深度学习中的基本概念，并通过一些实践中的例子帮助理解，可能个人解读有误，还望指正。本文提纲参照参考文献【2】进行，对其简练的内容加以了丰富和扩展，确保零基础的新手也可以有比较清晰的认识。 表示学习（representation learning）         表示学习是机器学习中的一项重要任务，又称学习表示。即用何种机器能够理解的表示方法来标表示数据。例如在NLP领...
动手学深度学习（1）—— 基础知识
zyw2002的博客
12-04 2108
机器学习的组件每个数据集由⼀个个样本（example, sample）组成，⼤多时候，它们遵循独⽴同分布(independently and identically distributed, )。样本有时也叫做数据点 （data point）或者数据实例（data instance），通常每个样本由⼀组称为特征（features，或协变量（covariates））的属性组成。机器学习模型会根据这些属性进⾏预测。在上⾯的监督学习问题中，要预测的是⼀个特殊的属性，它被称为标签（label，或⽬标（target）
循环神经网络RNN的基本组件（五）
lilong117194的博客
05-13 939
RNN的基础知识和公式推导参考： https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 下面的部分实现代码也是基于上面的文章给出的，通过实现其中的组件来加深对RNN原理的认识，并且可以熟悉代码实现的框架。 这里强调下：循环神经网络的训练 循环神经网络的训练算法：BPTT BPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的，也包含同样...
零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
04-11 805
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有
零基础入门深度学习
zhangxueyang1的博客
01-08 310
链接：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/541458
【深度学习21天学习挑战赛】4、初尝循环神经网络（RNN）——股票预测
学习，是熵减的最有效途径。
08-10 775
​循环神经网络是为了刻画一个序列与的关系。从网络结构上，循环神经网络会之前的信息，并利用之前的信息结点的输出。即：循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。很荣幸通过学习。...
深度学习入门-基于Python的理论与实现(pdf+代码)
最新发布
02-14
Python入门：介绍Python的基本语法和常用库，为后续的深度学习实践打下基础。 感知机：介绍感知机的基本概念和实现方法，以及感知机的局限性和多层感知机的概念。 神经网络：详细讲解神经网络的结构、激活函数、多维...
深度学习入门-源码-斋藤康逸
08-25
《深度学习入门-源码-斋藤康逸》是一份深度学习的学习资源，包含了斋藤康逸关于深度学习基础知识和实践的源代码。这个压缩包包含的文件夹主要有`common`、`ch02`至`ch08`、`.idea`、`dataset`和`ch04`至`ch07`，每个...
深度学习入门之PyTorch代码 廖星宇
06-07
《深度学习入门之PyTorch代码 - 廖星宇》是针对初学者的一套教程，旨在通过实际的代码示例介绍如何使用PyTorch进行深度学习。PyTorch是Facebook开源的一个强大的深度学习框架，它以其灵活性和易用性在学术界和工业界...
深度学习入门：几幅手稿讲解CNN
10-25
深度学习入门的关键在于理解其核心组件——深度神经网络。在众多的深度神经网络模型中，卷积神经网络（CNN）因其在处理图像数据方面的突出表现而备受关注。 神经网络算法的基本组成单位是神经元，每一个神经元负责...
零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)
04-11 1623
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有
【深度学习之美】一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一）
weixin_33829657的博客
05-20 564
更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 系列阅读： 人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二） 神经网络不胜语， M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三） “机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四） Hello World感知机，懂你我心才安息(深度学习入门系...
深度学习基础入门
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07-03 7万+
课程简介 本课程共分为三个部分：基础理论、深度神经网络基本结构以及网络优化与实践。本课程采用了理论结合实践的讲解方式，方便读者边学边练，理解巩固。在解释相关概念时，作者尽力使用简单、直观、可实现的公式语言描述，尽量避免使用图形、比喻和白话等容易使初学者误入歧途的描述方式。读者在初学过程中可能会不太习惯，但这对于建立知识体系是十分重要的。 课程实践部分使用 TensorFlow 作为机器学习库，以帮...
第八章：深度学习之循环神经网络与递归神经网络
07-18 928
8.1 循环神经网络与递归神经网络的区别与联系 1.循环神经网络（recurrent neural network）是时间上的展开，处理的是序列结构的信息，是有环图，模型结构如下： recurrent: 时间维度的展开，代表信息在时间维度从前往后的的传递和积累，可以类比markov假设，后面的信息的概率建立在前面信息的基础上，在神经网络结构上表现为后面的神经网络的隐藏层的输入是前面的神经网络的...
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)，你搞清楚了吗？
09-05 2万+
一，循环神经网络： 原文：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。那么，什么是语言模型呢？ 我们可以和电脑玩一个游戏，我们写出一个句子前面的一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句： 我昨天上学迟到了，老师批评了____。 我们给电脑展...
[转]《零基础入门深度学习》系列文章（教程+代码）
TS1130的专栏
11-20 6万+
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很
零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络【转】
zzb2760715357的博客
09-23 152
本文转载自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是...
深度学习入门必须理解这25个概念
XingLiu's Blog
05-22 5万+
神经网络基础1）神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。 2）权重（Weights）——当输入进入神经元时，它会乘以一
李宏毅教授讲解：深度学习入门精华
李宏毅教授的课程不仅涵盖了理论知识，也提供了实践指导，对于希望快速入门深度学习的学者和工程师来说是一份宝贵的资源。通过学习，你可以了解到如何定义和评估一个函数的好坏，以及如何在众多函数中选择最优的，即...
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