《神经网络与深度学习》理论
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 93
分享、探究神经网络与深度学习的理论知识。
Zero_one_ws
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
计算机视觉四大任务模型汇总
简述了图像分类模型、目标检测任务模型、目标分割任务模型、关键点检测任务模型原创 2024-09-25 16:36:08 · 1572 阅读 · 0 评论 -
yolov5s网络结构
yolov5s网络结构。原创 2024-09-14 09:00:18 · 677 阅读 · 0 评论 -
06 网络优化与正则化
介绍了神经网络的优化方法，包括网络优化和正则化。原创 2024-07-28 12:40:54 · 1403 阅读 · 0 评论 -
05 循环神经网络
介绍了循环神经网络RNN的概念，以及简单循环神经网络SRN、长程依赖问题、RNN的架构及参数学习，还介绍了基于门控的循环神经网络和深层循环神经网络。原创 2024-07-25 22:26:10 · 1696 阅读 · 2 评论 -
04 卷积神经网络
介绍了卷积的相关概念，阐述了卷积神经网络的架构、原理及常见网络类型原创 2024-07-24 13:27:39 · 855 阅读 · 0 评论 -
03 前馈神经网络
介绍了神经网络结构、前馈神经网络、激活函数、前向传播和反向传播、计算图以及算法优化问题原创 2024-07-22 16:51:46 · 1350 阅读 · 0 评论 -
02 线性模型
介绍了四种线性模型，Logistic回归、Softmax回归、感知器和支持向量机，这四种都属于分类模型，主要区别在损失函数不同。原创 2024-07-19 17:25:11 · 1103 阅读 · 0 评论 -
01 机器学习概述
介绍了机器学习的概念、机器学习三要素、参数估计的方法、机器学习算法的类型及偏差与方差的分解等。原创 2024-07-16 21:51:11 · 1102 阅读 · 0 评论