深度学习傻瓜教程（1）

最新推荐文章于 2023-07-30 00:00:25 发布

原创最新推荐文章于 2023-07-30 00:00:25 发布 · 753 阅读

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#深度学习 #deep learning

本人深感搞学术之艰辛，故作此傻瓜阅读文章，希望能让傻瓜也能看懂

深度学习，是神经网络最后一个变化，也是现在最火的一个玩意，谷歌智能围棋狗就是玩深度学习，还广泛应用在语音识别图像识别上，如果你是搞机器学习人工智能的，选深度学习这个方向肯定没错。

深度学习始于2006年深度学习之父发表的一篇文章，里面提到了

受限玻尔兹曼机

欲搞深度学习，必先搞明白这个

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深度学习之目标检测--Pytorch实战

需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号

01-18

9953

只需要能看懂python代码，就能最快入门深度学习---目标检测。目标检测简单的玩玩儿还行，模型调优，调参，还需要一定的数学功底。通过代码来实现卷积，池化，非线性激活，正则化，归一化，能让人减少对大量数学公式的敬畏，手写神经网络也是考研复试中上机考试的压轴题，掌握搭建神经网络和如何训练模型是需要掌握的基础的

远程登陆服务器跑深度学习程序

qq_43218502的博客

06-13

6924

什么是远程登陆服务器跑深度学习程序：我最开始跑程序都在cpu或者谷歌云端，最近刚开始有gpu服务器，有空可以写一下谷歌云端跑程序教程，对于没有gpu服务器的可以考虑蹭谷歌云端的gpu，缺点就是非常不稳定，跑一个小网络可能要掉线三四次，很崩溃。远程登陆服务器跑深度学习程序：在远程服务器上搭建跑程序的环境，然后把你想跑的程序及相关的文件传到远程服务器上，用命令行或者Pycharm或者Jupyter Notebook开始调试程序。也就是本机只是控制作用，程序的运行是在服务器上，利用了服务器的gpu可以加快深度

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机器学习“傻瓜式”理解（11）模型泛化

崔振凯的博客

03-10

480

上一节我们了解到，我们在机器学习领域要解决的主要问题便是高方差的问题，主要的解决的办法便是模型泛化，其功能的概括来说便是通过限制超参数的大小，来解决过拟合或者模型含有巨大的方差误差这样的问题。岭回归（Ridge Regression）岭回归也是模型正则化一种方式，通过加入模型正则化的方式来更好的解决模型过拟合的线性的产生。根数数学的常识，我们拟合住的模型的上下抖动的幅度主要受参数的影响，因...

【傻瓜攻略】深度学习之从入门到放弃

lyy_sha的博客

03-18

2085

从研究生进来之后，一直到现在已经进行了一年关于DP的学习，写篇文章总结一下我蹒跚的学习过程。总结来说是一个从入门学习到几乎想要放弃的过程。顺带列举下面几个坑，希望能帮助一下同样在这条路上行走的旅人们。 1、overfitting这个东西很多刚刚进门的新人，包括刚刚做完一个项目的我，都会认为自己的神经网络效果不好可能是过拟合了。但是实际上过拟合这种事情听说的人多，看到的人很少。当你的激活函数是...

深度学习篇——Tensorflow配置（傻瓜安装模式）

魔都子沐的博客

03-07

569

前言如果你是一个完美主义者，那么请绕过此文，请参考《深度学习篇——Tensorflow配置（完美主义模式）》安装pip install tensorflowok，只要不报错，安装就完成了，就可以用了。错误填坑（不断更新）1.pip错误：TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' 解决办法...

傻瓜式配置深度学习环境

Doreenqiuyue的博客

06-02

481

深度学习环境配置:Win10+anaconda3 首先安装好anaconda(这里就不讲安装步骤了) 进入anaconda3首页左侧界面如下所示: 点击Home 可以按照需要自行选择安装，比如常用的jupyter，spyder. 点击Environment 可以创建或者移除虚拟环境 Create用来创建虚拟环境，可以设置虚拟环境的名称，设置所用的语言及其版本. 所安装的虚拟环境都会在这儿显示出来虚拟环境创建之后，软件会自动安装一些基础的依赖包；如果你还需要安装额外的包，可以在对应的虚拟环境下

傻瓜神经网络入门指南

weixin_30294021的博客

12-06

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现在网络上充斥着大量关于神经网络的消息，但是，什么是神经网络？其本质到底是什么？你是不是对这个熟悉又陌生的词感到困惑？用几分钟阅读完这篇文章，我不能保证你能够成为这个领域的专家，但可以保证的是，你已经入门了。什么是神经网络？想要透彻的了解神经网络，我们首先要知道什么是机器学习。为了更好的理解机器学习，我们首先谈谈人的学习，或者说什么是“经典程序设计”。在经典的程序设计中，作为一...

深度学习框架Pytorch傻瓜式安装教程

qq_44141448的博客

06-09

640

例如：conda create -n htorch python=3.7.0。conda create -n python=3.7.0。复制文件下载路径后，在Prompt内输入：cd前提：已经安装完anaconda和pycharm。退出下载路径，在Prompt内输入：cd..设备：我cuda版本为11.6。

Matlab系列--MATLAB快速入门机器学习和深度学习，傻瓜式图像分类学习项目，.zip

最新发布

02-24

在本教程中，我们将深入探讨MATLAB作为工具用于快速入门机器学习和深度学习的应用，特别是针对图像分类的学习项目。MATLAB作为一个强大的数学计算环境，它提供了丰富的库和直观的界面，使得初学者也能轻松上手复杂的...

ubuntu20.04深度学习环境配置(自用基本转载)

xuanmudaoman的博客

07-30

954

写在最前面，小白上路，基本上是参考集成其它哥们的教程带上自己坑点。以及抄代码的时候看好人家代码里操作的文件的版本和你自己下的是不是一个，cd路径等小白最常见的傻瓜问题。

【Autogluon】傻瓜式深度学习框架

qq_42203652的博客

07-01

1305

Autogluon框架简单介绍，包含安装及使用

深度学习之机器学习傻瓜教程

rodneyzhaonet的专栏

12-17

3694

什么是机器学习？传统的教科书会用一大堆高等数学，线性代数，概率论，统计学等知识把你拒之门外，这里博主俺决定用一个很简单的例子给不用你任何高深的数学知识来理解。在写机器学习之前，我们来举个例子。假设你是个古代的国王，那里没有现代的科技，你想找个预报天气比较准的人来帮你预报天气。你要怎么办呢？通常，我们会找一个人，让他预报10000天，看它的准确率如何，然后再找一个人，再预报1

深度学习框架一键_有没有一键式的、傻瓜式的深度学习工具？如果有，是哪个？...

weixin_35756690的博客

01-17

242

首先回答，如果针对特定需求，比如只是要从图片中识别常见类型的物体，对识别精度和速度也没有非常高的要求，可以。但总体来说，机器学习/深度学习都是一个需要根据特定需求和场景进行数据处理、特征工程、算法选择、参数调整的，没有傻瓜式的工具。就题主说的图片识别需求，因为CNN的特点是端到端的学习，无需人工提取特征。常见类型的物体检测和识别也有预训练好的模型。唯一的障碍是深度学习框架的学习成本。如果你没有深...

mmdetection框架训练数据集傻瓜教程

weixin_43477683的博客

04-09

267

mmdetection框架训练数据集傻瓜教程我的CUDA版本为10.2 1.配置虚拟环境 #conda create -n open-mmlab2 python=3.7 -y #conda install pytorch1.7.0 torchvision0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch #python -m pip install mmcv-full==1.2.5 -f https://download.openmmlab.com/m

机器学习“傻瓜式”理解（2）基础概念理解

崔振凯的博客

03-03

325

何为机器学习？举一个生活中的栗子，在邮箱系统中一定存在着这样一个功能：垃圾邮件过滤功能。问题便出现了：何为垃圾邮件？我们需要去编写一定的规则去帮助计算机去识别出垃圾邮件将其过滤掉。“去编写规则帮助计算机识别”这一动作我们便可将其为机器学习的过程。再举一个栗子，想象这样一个场景，将你自己视为一台“计算机”，你需要去面对年末考试，你需要进行大量的练习（读取大量数据并训练），然后去进行预测未知的题目...

仅需拖拽无需编程的云端可视化深度学习平台（附教程）

yangdeshun888的博客

07-13

4207

可视化才是低门槛普及 DeepLearning 的正确姿势啊，这个工具就很帅。安装步骤：下载dls.sh脚本并应用执行权限： chmod + x dls.sh 下载深度学习工作家庭版图像 ./dls.sh更新等待下载完成

2. 深层神经网络(Deep Neural Networks)

FionaDong的博客

01-07

1339

2.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network）有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络。当我们算神经网络的层数时，我们不算输入层，我们只算隐藏层和输出层。 2.2 为什么使用深层表示？（Why deep representations?）首先，深度网络究竟在计算什么？如果在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当输入一张脸部的照片，然后可以把深度神经网络的第一层，当成一个特征探测器或者边缘探测器。在这个例子里，会建一个大概有20个隐藏单元的深

系列之1-神经网络的基本工作原理

weixin_34252686的博客

11-08

826

全套教程请点击：微软 AI 开发教程看过很多博客、文章，东一榔头西一棒子的，总觉得没有一个系列的文章把问题从头到尾说清楚，找东西很困难。有的博客、文章的质量还不算很理想，似是而非，或者重点不明确，或者直接把别人的博客抄袭过来......种种不靠谱，让小白们学习起来很困难，增加了学习曲线的陡峭程度。当然也有很多博主非常非常负责任，文章质量很高，只是连续度不够，正看得过瘾的时候，没有后续章节了。从...

如何跑通深度学习模型

09-14

要跑通深度学习模型，你可以按照如下步骤进行操作： 1. 首先，搭建深度学习环境。你可以参考引用中提到的B站视频教程，其中讲解了如何从零开始搭建深度学习环境，并以Pix2PixGAN为例进行了实践演示。该视频提供了傻瓜式的手把手教程，对于初学者来说非常友好。 2. 确保你已经获取了深度学习模型的代码和数据。引用中提到的基于深度学习的故障诊断模型代码和数据可以作为一个参考。这个模型提供了数据和源码，并且已经经过验证，可以直接跑通。通过查看源码中的全面注释，你可以更好地理解代码的功能和实现细节。 3. 理解模型的输入和输出。在运行深度学习模型之前，你需要明确输入数据的格式和预期的输出结果。这取决于你要解决的任务和具体的模型架构。可以参考模型代码中的注释和说明来了解这些信息。 4. 运行模型。通过设置好环境变量、安装必要的依赖库和模型所需的特定软件包，你可以开始运行深度学习模型了。根据你所使用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），可以按照相应的文档和教程进行操作。 5. 调优和优化。一旦你成功地运行了深度学习模型，你可能会发现一些性能方面的问题。你可以尝试调整模型的超参数、优化算法或使用其他技术来提高模型的准确性和效率。总结来说，要跑通深度学习模型，你需要搭建深度学习环境、获取代码和数据，理解模型的输入和输出，运行模型，并进行调优和优化。以上步骤是一个一般的指导，具体的操作取决于你的具体需求和所使用的深度学习框架。希望对你有所帮助！