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最新推荐文章于 2024-10-06 17:53:04 发布
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深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。如果您的系统中安装了 Anaconda Python.........
深度学习介绍
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定义：深度学习是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。它是机器学习的一个分支，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，使机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、图像和声音等数据。核心：深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元（即神经元）的网络结构，这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。
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深度学习：线性回归从零开始实现
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
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"""线性回归模型"""因为需要计算损失函数的梯度，所以我们应该先定义损失函数。在实现中，我们需要将真实值y的形状转换为和预测值y_hat的形状相同。"""均方损失"""我们用批量大小（batch_size） 来规范化步长，这样步长大小就不会取决于我们对批量大小的选择。"""小批量随机梯度下降"""在PyTorch中，全连接层在Linear类中定义。值得注意的是，我们将两个参数传递到nn.Linear中。第一个指定输入特征形状，即2，第二个指定输出特征形状，输出特征形状为单个标量，因此为1。
深度学习01-概述
weixin_41645791的博客
09-18 3543
深度学习模型可解释性差的主要原因在于其复杂的网络结构、巨大的参数数量、非线性变换以及数据驱动的学习方式。这使得即使模型在预测时表现优异，也难以追踪和理解其具体的决策过程。但是深度学习在实验上的效果是非常好的。国内大概2016年开始关注深度学习。中国的深度学习和人工智能技术从引进、模仿到自主创新，已经走过了漫长的历程。在神经网络和大规模预训练模型阶段，中国科技企业和研究机构逐渐占据了重要地位，推动了深度学习技术在各个领域的应用与发展。
深度学习通俗简述
weixin_63053052的博客
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特征表示学习 简述： 特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法 。 传统机器学习算法： 传统的机器学习算法，需要人为设计特征。比如要用线性回归预测一所房子的价格，我们会人为划分出面积、地段等要素，这些要素就是我们人为划分出来的特征。 但是，人为划分出来的特征往往是是不足够的，而且很多时候并不准确。比如我们划分除了面积和地段，却遗漏了房屋年限这一也很重要的要素，即使我们经过精确的统计和计算划分出了上百个特征，也依然存在遗漏或不准确的可能。 深度学习算法：
深度学习应用
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深度学习作为机器学习的一个分支，已经成为人工智能领域的核心技术之一。它通过模拟人脑的神经网络结构，实现了对复杂数据模式的识别和预测。从定义与发展、核心技术与算法、应用实例、工具与框架，到面临的挑战与未来，深度学习已经展示了其在多个领域的强大能力和潜力。
深度学习-历史背景
占的时间一味愚的博客
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通过历史背景了解深度学习是非常简单方式。这里我们只讨论深度学习的几个关键趋势。 可能很多人会认为深度学习是一个近十年来才出现的新领域，但事实上深度学习有着悠久的历史，最早可追溯到20世纪40年代。人们之所以有这样的误解是因为在目前流行的前几年还是相对冷门的，也因为它在不同的时代被赋予了许多不同的名称。深度学习这个术语是在2000年代后期开始流行的，尤其是2006年和2007年，当时几位研究者（包括Geoffrey Hinton，Yoshua Bengio和Yann LeCun）开始使用这个术语来描述它们
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
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