机器学习——深度学习(Deep Learning)

最新推荐文章于 2024-08-06 17:43:31 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文介绍了深度学习的基础知识，包括有监督学习与无监督学习的区别，深度学习的特点，深度信念网络（DBN）的核心思想，以及深度学习的经典阅读材料和工具Theano的使用。还提供了几个算法的学习路径，如逻辑回归、多层感知机和深度卷积网络等。

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Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。


Key Words：有监督学习与无监督学习，分

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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
盼小辉丶的博客
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深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
深度学习(DL, Deep Learning)
Xiebe的博客
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深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 ...
DeepLearning深度学习（花书）读书笔记——机器学习基础（一）
小鼻涕虫BoZ的博客
02-20 2007
深度学习（花书）读书笔记——第五章 机器学习基础
人工智能——机器学习——神经网络（深度学习）
xiao77224li的博客
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人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。
机器学习（Machine Learning）——深度学习(Deep Learning)
abcde520906的博客
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机器学习算法———深度学习（常见的结构）
php优质创造者
08-06 2116
👨‍💻。
李宏毅《机器学习》丨4. Deep Learning（深度学习）
AXYZdong的博客
06-19 704
Datawhale组队学习，李宏毅《机器学习》Task4. Deep Learning（深度学习）。
深入机器学习——Towards a Deep Learning Compiler for the Cloud 共24页.pdf
07-18
本文档《深入机器学习——Towards a Deep Learning Compiler for the Cloud 共24页.pdf》探讨了一个面向云环境的深度学习编译器的概念和技术细节。文档通过介绍百度的PaddlePaddle深度学习框架的发展历程及其在构建...
2020李宏毅机器学习与深度学习——Deep Learning
qq_40706679的博客
08-04 380
Deep Learning的三个步骤： 1.define a set of function(神经网络) 2.goodness of function 3.pick the best function STEP1.Function：Neural Network 不同的连接方式就会有不同的网络结构，怎么连接其实是我们手动去设计的。 最常见的连接方式是Fully Connect Feedforward Network： 一个神经网络可以看作一个function，如果我们知道这个程式里面的参数，我们就可
8086汇编语言编译器6.0
08-08
支持一键编译链接生成exe文件 1. 省去了5.0先需要masm，再需要link的烦恼，直接ml语句一键搞定； 2. masm5.0的编译会提出很多问题让你确认，需要加分号加速，6.0完全不需要 3. 希望此款软件可以帮助到有需要的人
公司合同常法审核系统V1
08-08
python写的常法审核系统 pip install streamlit pandas docx PyPDF2 spacy requests dotenv streamlit run 运行 使用说明 1. 上传PDF或Word格式的合同文件 2. 选择您在合同中的立场（甲方/乙方） - 这是审核的核心依据 3. 系统将站在您的立场分析合同条款 4. 启用AI增强可提高提取准确率 5. 启用常法审核可获取专业法律意见 6. 可导出结果为CSV文件 7. 可生成智能修订后的合同 8. 敏感信息将在本地脱敏后发送给AI
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内容概要：本文详细探讨了电力系统故障点分析及其重要性，特别是短路类型的分类（三相短路、单相短路、两相短路和接地短路）及其对系统稳定性的影响。文中还介绍了中性点小电流接地与不接地故障的特点，并讨论了故障点定位的方法和技术，包括通过仿真分析获取短路电流波形，结合系统电压波形和其他辅助手段（如声音、震动）进行故障点的快速准确定位。最后，强调了仿真分析在理解和处理电力系统故障中的重要作用。 适合人群：从事电力系统维护、设计和管理的专业技术人员，尤其是关注电力系统稳定性和故障处理的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于电力系统的设计、运维和故障排查阶段，旨在提高对不同类型短路的理解，优化故障检测和处理流程，确保电力系统的安全可靠运行。 其他说明：文章提供了理论与实践相结合的内容，不仅帮助读者理解电力系统的基本原理，还能指导实际操作中的故障诊断和预防措施。
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