深度学习概述
深度学习中的9种归一化方法概述
文章目录IntroductionOverview1. Batch Normalization2. Weight Normalization3. Layer Normalization4. Instance(or Contrast) Normalization5. Group Normalization6. Batch Renormalization7. Batch-Instance Normali
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习入门系列1：多层感知器概述
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 本人正在学习《deep learning with python》–Jason Brownlee，有兴趣的可以一起学习。 仅供学习参考，不做商用！ 大家好，我技术人Howzit，这是深度学习入门系列第一篇，欢迎大家一起交流！深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法，可以直接调用。 代码集：https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1）决策树（Decision Tree）和随机森林 决策树： 决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习&深度学习基础（机器学习基础的算法概述及代码）
参考：机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树、K邻近算法、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归算法，聚类等。 一、机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记（Decision Tree） 引自：Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法，可以直接调用。 代码集：https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1）决策树（Decision Tree）和随机森林 决策树： 决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习&深度学习基础（机器学习基础的算法概述及代码）
参考：机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树、K邻近算法、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归算法，聚类等。 一、机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记（Decision Tree） 引自：Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/
日期 2023-06-12 10:48:40水很深的深度学习-Task01深度学习概述与数学基础
目录 1.人工智能、机器学习与深度学习 1.1 人工智能、机器学习与深度学习 1.2 起源与发展 1.3 深度学习定义与分类 1.4 主要应用 2 数学基础 2.1 矩阵论 2.2 概率统计 2.3 信息论 2.4 最优化估计 3 总结 1 人工智能与机器学习 人工智能分类：强人工智能、弱人工智
日期 2023-06-12 10:48:40
《深度学习导论及案例分析》-第1章 概述 1.1深度学习的起源和发展
本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》-书中的第1章，第1.1节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 第1章 概述 如何让机器从经验中学习长期以来都是哲学界和科学界的研究目标之一。学习能力对人类智能的形成和发展无疑起着至关重要的作用，而机器学习的研究显然有助于提高人工智能的水平。从原始的输入数据到产生意义的理解过程往往需要经过许多不同层次的信
日期 2023-06-12 10:48:40
《深度学习导论及案例分析》一 第1章 概述1.1深度学习的起源和发展
本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章，第1.1节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1章 概述 如何让机器从经验中学习长期以来都是哲学界和科学界的研究目标之一。学习能力对人类智能的形成和发展无疑起着至关重要的作用，而机器学习的研究显然有助于提高人工智能的水平。从原始的输入数据到产生意义的理解过程往往需要
日期 2023-06-12 10:48:40
吴恩达深度学习课程概述
深度学习笔记目录 第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 1.1 欢迎(Welcome) 1 1.2 什么是神经网络？(What is a Neural Network) 1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Ne
日期 2023-06-12 10:48:40NLP&深度学习：近期趋势概述
NLP&深度学习：近期趋势概述 摘要：当NLP遇上深度学习，到底发生了什么样的变化呢？ 在最近发表的论文中，Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务（如视觉问答（QA）和机器翻译）最新技术（SOTA）结果的回顾和比较。在这篇全面的综述中，你可以详细了解NLP深度学习的过去，现在和
日期 2023-06-12 10:48:4001 深度学习概述
学习视频为：最新深度学习神经网络算法与推荐系统实战全套高清视频教程附讲义作业（anaconda3Python3.5） 代码详见：深度学习/01 深度学习概述 目录 01 Tensorflow介绍 Tensorflow名字来源 特性 TensorFlow基本概念 最简单的tensorflo
日期 2023-06-12 10:48:40基于深度学习的图像质量评价（一）概述
很详细的综述：https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/80953613 什么是图像质量评估（IQA）？ 图像质量评估（IQA）算法将任意图像作为输入，并输出质量分数作为输出。有三种类型的IQA： 全参考IQA： 有一个非失真的参考图像来测量失真图像的质量，可用于评估图像压缩算法的质量。 降低(半)参考IQA： 没有
日期 2023-06-12 10:48:40