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RSS订阅原创 李宏毅《机器学习》（DL方向）阶段性总结
李宏毅机器学习的组队学习告一段落，接下来我们对最近的内容做一期总结，承上启下，后面接着好好干！本文提供一个应用示例，用的数据集是fashion-mnist。
2022-11-27 13:28:28
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原创 CNN入门全面介绍（李宏毅《机器学习》＜深度学习方向＞)
CNN对于做AI领域的人应该是非常非常熟悉的，但深究网络的细节，又会感觉很陌生。跟着李宏毅老师，能够很顺畅地理解涉及的晦涩的概念，厘清CNN的前世今生，会让我们的认知上一个台阶。
2022-11-26 02:10:08
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原创 神经网络训练技巧—“神经网络训练不起来怎么办”（李宏毅《机器学习》＜深度学习向＞)
本节内容非常实用，可以成为网络训练优化手册，未来也可以进一步增删改查。这里主要介绍5种网络优化的办法，主流的解决思路都涵盖了，全面有逻辑。
2022-11-24 01:51:47
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原创 深度学习入门—反向传播
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的大热门深度学习的相关内容，主要介绍反向传播这一知识点。
2022-11-20 23:29:58
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原创 ML/DL入门介绍——回归
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本系列文章就介绍了李宏毅老师《机器学习》基础内容。本文主要介绍回归相关的内容。
2022-11-16 00:10:56
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原创 ML/DL入门介绍（底层理解+基本概念）
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，本文就介绍了机器学习的基础内容。该笔记结合了《机器学习》和《动手学深度学习》两门课（前者为主），更好地认识ML和DL。
2022-11-14 18:35:20
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原创 PyTorch生态与部署
torchvision+PyTorchVideo+torchtext+transforms实战+ONNX部署这将是完成自己模型搭建的最后一程，同样有很多优秀的前辈支撑着我们继续前进，所以有必要仔细去了解一下PyTorch的生态，最终完成模型部署。
2022-10-22 23:55:29
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原创 PyTorch模型定义及MNIST演示
深度学习模型构建和搭积木一样有趣，要想实现最终的结果，首先需要明白如何定义单个模型，本节将通过MNIST数据集为例演示PyTorch是如何进行模型定义的。
2022-10-21 20:40:21
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原创 PyTorch进阶训练技巧及UNet演示
训练模型往往需要根据实验情况灵活调整，同时做到活用PyTorch提供的库和更好地服务自己的项目，因此需要进一步强化训练技巧，这将是一个长期的旅途，就从今天的第一站开始吧！
2022-10-20 00:39:41
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原创 PyTorch主要组成模块+FashionMNIST基础实战
通过FashionMNIST时装分类项目来深度了解DL任务在PyTorch上的实现。
2022-10-14 18:59:45
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空空如也
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