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  1. Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列pdf

  2. 原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。 目录 一、概述 2 二、背景 5 三、人脑视觉机理 8 四、关于特征 10 4.1、特征表示的粒度 10 4.2、初级（浅层）特征表示 11 4.3、结构性特征表示 14 4.4、需要有多少个特征？ 16 五、Deep Learning的基本思想 17 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 18 七、Deep learning与Neu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cdownload_zxl

  1. 机器学习和深度学习个人笔记合集

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-17
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：action_now_

  1. TensorFlow学习笔记（一）之逻辑斯地回归模型及Cifar-10分类的实现

  2. 目录 环境 介绍 机器学习步骤 深度学习、机器学习、人工智能三者的关系 神经网络 二分类逻辑斯地回归模型 多分类逻辑斯地回归模型 目标函数（损失函数） 主要类型 举例 神经网络训练 训练目标 梯度下降算法 TensorFlow实现 计算图模型 命令式编程 声明式编程 二者的对比 数据处理 下载数据 准备工作 读取数据 查看数据 数据读取及预处理整体代码 构建模型 构建计算图 构建模型整体代码 初始化及运行模型 整体代码 注意事项 参考资料 环境 python 3.6 + TensorFlow 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：523264
    • 提供者：weixin_38501751

  1. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 08 学习笔记

  2. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 08 学习笔记 Task 08：文本分类；数据增强；模型微调 微信昵称：WarmIce 文本分类 前面一堆数据处理和对双向循环神经网络的讲解可以忽略了，之前都讲过，咱也都详细聊过。 这里主要说一下情感分类在使用双向循环神经网络时的一个细节。我们可以根据双向循环网络得到t个时刻的双向的经过concat的隐藏状态，那么如何利用这t个信息进行二分类呢（假设只进行正面与反面的二分类）。给的例子中，只使用了第1个时刻的concat后的隐藏状态与第t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38706455

  1. 动手深度学习 笔记 8

  2. 机器翻译和数据集 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 数据预处理 将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatch。数据预处理的过程中，我们首先需要对数据进行清洗。 分词 字符串—单词组成的列表。 建立词典 单词组成的列表—单词id组成的列表。 注意力机制 当输入的维度大于2时，默认情况下，Dense实例会将除了第一维（样本维）以外的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38675777

  1. 动手学深度学习-学习笔记（五）

  2. 本文的主要内容有：：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 一、卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38706951

  1. 深度学习—学习笔记（二）

  2. 模型选择、过拟合和欠拟合 1、训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。机器学习模型应关注降低泛化误差。 2、模型选择 验证数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38589314

  1. 深度学习学习笔记(二)

  2. （一）过拟合欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 验证数据集 从严格意义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：659456
    • 提供者：weixin_38743119

  1. 机器学习笔记1_机器学习基础

  2. # 机器学习笔记1_机器学习基础 人工智能，机器学习，深度学习的关系 关于数据 牢记:up_arrow:图 数据特征例子（帮助理解）： 机器学习的基本任务 机器学习（或者说其中的监督学习）的基本任务可以分为: 分类任务 回归任务 分类任务： 分类任务的结果是几个类别，是非连续的。分类任务可以分为： 二分类 多分类 二分类 判断邮件是否为垃圾邮件 判断股票是涨还是跌 多分类 数字的识别 学生成绩的评级ABC 某些算法只能完成二分类，但可以将多分类任务转化为二分类。 回归任务（数据） 结果是一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：375808
    • 提供者：weixin_38693192

  1. 深度学习笔记二（task03-05）

  2. 一.过拟合及欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 训练误差是指在训练数据集上表现出的误差，泛化误差指的是模型在任意一个测试数据样本上表现出来的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以用损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。在机器学习模型应关注降低泛化误差。 验证数据集 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38748718

  1. 动手学深度学习 Task4 笔记

  2. 机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer 2.15-2.19 一、机器翻译及相关技术 定义： 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 数据预处理 分词 建立词典 载入数据集 二、注意力机制与Seq2seq模型 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38516040

  1. 动手学深度学习 Task3 笔记

  2. 过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 2.15-2.19 一、过拟合、欠拟合及其解决方案 1、过拟合问题 模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 产生过拟合的可能原因 模型复杂度过高 训练数据过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少 解决过拟合的方案 降低模型复杂度 增加训练数据 在计算资源允许的范围之内，我们通常希望训练数据集大一些 2、欠拟合问题 模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（unde

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38669832

  1. 深度学习笔记（二）：DL资料汇总-附件资源

  2. 深度学习笔记（二）：DL资料汇总-附件资源

  3. 所属分类：互联网

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  1. 【opencv学习笔记】013之形态学操作应用（trackbar应用）

  2. 一、前言 继续填坑。 如果想看其他有关于OpenCV学习方法介绍、学习教程、代码实战、常见报错及解决方案等相关内容，可以直接看我的OpenCV分类： 【OpenCV系列】：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/category/7581855 如果你想了解更多有关于计算机视觉、OpenCV、机器学习、深度学习等相关技术的内容，想与更多大佬一起沟通，那就扫描下方二维码加入我们吧！ 二、形态学操作 1、回顾 首先我们先回顾一下形态学操作。 首先我们学习了形

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：931840
    • 提供者：weixin_38506713

  1. 动手学深度学习打卡之二。

  2. 第二次打卡内容（2月15日-18日） Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 感觉内容比较多啦，终于看完了。。 下面附上一些学习中查到的资料。 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一） b站上动手学深度学习 开学前要学完哦！！加油！！ 作者：poppy917

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38506835

  1. 深度学习入门笔记（二十）：经典神经网络（LeNet-5、AlexNet和VGGNet）

  2. 专栏——深度学习入门笔记 声明 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。 3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。 4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点，一起为祖国科研的推进添砖加瓦。 文章目录专栏——深度学习入门笔记声明深度学习入门笔记（二十）：经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38629920

  1. ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记-卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

  2. 宅家中看到Datawhale的学习号召，在大牛云集的群上找到了一个很佛系的小组，战战兢兢地开始了小白的深度学习之旅。感谢Datawhale、伯禹教育、和鲸科技，感谢课程制作者、组织者、各位助教以及其他志愿者！ 1 卷积神经网络基础 1.1 二维卷积 本小节介绍了二维卷积，主要用于图像数据（刚好是二维的数据）处理。 二维卷积通过输入二维数据和二维核数据的运算（卷积），得到一个小于输入数据的二维输出数据，但是该输出数据依然部分保存了输入数据的信息。输出的二维数据可以看作输入数据的一个缩略图，也叫

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38652196
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