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  1. 深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览

  2. 在看完了Andrew Ng教授的deeplearning.ai课程和李飞飞教授的cs231n课程后，总觉得应该写点笔记将学习过程记录下来，但内容不少，需要时间慢慢整理，故先将学习成果记录下来，是一段深度神经网络的程序，基于python科学计算库numpy的。还有一段代码是基于tensorflow的，在深度学习笔记（二）：基于tensorflow的深度神经网络程序总览中在记录吧（目前未发布）。虽然tensorflow很是方便，但是总觉得封装太好，只看代码根本学习不到什么，用numpy写一遍深度神

  3. 所属分类：深度学习

  1. 深度学习笔记（二）：基于tensorflow gpu版本的深度神经网络程序总览

  2. 在第一篇笔记深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览 之后，又用tensorflow的gpu版本实现了一遍，果然封装很好，写起来很舒服，速度也快很多，100次epoch分分钟就结束了，效果和第一篇笔记中基于numpy的效果差不多，以下是代码，比基于numpy的代码少了一多半。

  3. 所属分类：深度学习

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：1002438656
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：832569344
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-07. 分类评估、聚类（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：383778816
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-07. 分类评估、聚类（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：797966336
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：705691648
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：630194176
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：920649728
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：1007681536
    • 提供者：suolong123

  1. Soft Actor-Critic（SAC）算法tensorflow实现

  2. Soft Actor-Critic（SAC）算法tensorflow实现，SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-09
    • 文件大小：19456
    • 提供者：november_chopin

  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. TensorFlow学习笔记（一）基本操作

  2. TensorFlow学习笔记（一）基本操作 Opation type （1）element-wise ±*/ b=tf.fill([2,2],2.) a=tf.ones([2,2]) a+b,a-b,a*b,a/b,b//a,b%a （2）matrix-wise ，matmul ab tf.matmul(a, b) （3）dim-wise reduce_mean/max/min/sum x=tf.ones([4,2]) W=tf.ones([2,1]) b=tf.constant(0.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38732924

  1. Tensorflow DCGAN的踏坑之路（一）

  2. 学习DCGAN从https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow这个开始，使用tensorflow实现DCGAN，paper网址在http://arxiv.org/abs/1511.06434，只不过还没深入学习paper，想着把官网代码跑起来。     官网给的环境是这样子的： Prerequisites Python 2.7 or Python 3.3+ Tensorflow 0.12.1 SciPy pillow (Optional) movie

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38590790

  1. 计算机视觉之人脸学习（六）

  2. TensorFlow挑战Cifar-10图像分类任务 1.图像分类实际上就是给定一张图片，然后通过卷积神经网特征提取，通过提取的特征进行类别的判定 CIFAR-10数据集包含10小类，60000个32*32的彩色图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集下载路径：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 2.TensorFlow训练框架搭建 （1）Data(数据的读取和数据打包） （2）Net（网络的搭建，采用slim） （3）Los

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：412672
    • 提供者：weixin_38664612

  1. 计算机视觉之人脸学习（五）

  2. 一.TensorFlow基础介绍 (一）TensorFlow中的基础概念介绍 1.什么是TensorFlow：Google开源的基于数据流图的科学计算库，适合用于机器学习，深度学习等人工智能领域，tensorflow的源码： https://github.com/tensorflow https://gitub.com/tensorflow/models Tensor：张量（数据） Flow:计算流（数据流向) TensorFlow架构：（1）前端：编程模型，构造计算图，Python,C++,J

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：908288
    • 提供者：weixin_38690079

  1. tensorflow学习（一）

  2. 模型 三层全连接分类网络 input -> 300 -> 100 -> 10 采用tf.keras.model.Sequential创建模型 库 numpy:加载数据 matplot.pyplot: 显示数据集图片 pandas: 显示训练过程accuracy变化 源码 # title:tensorflow2.0 study first # content:tree layers classification network # get and s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38674512

  1. 深度学习入门笔记（一）

  2. 单个神经元网络 简化表示 正向传播：W*X+B=y W,B为参数，X为样本值，y为预测值，Y为标签值 反向传播：根据差值标签值Y-预测值y，对W和B进行相应的调整。 循环往复进行 softmax分类算法 得出分别为y1,y2,y3的概率 tensorflow代码：tf.nn.softmax(logits,name=None) 损失函数（即标注中差值的计算） 均值平方差 适用范围：输入为实数，无界的值 tensorflow代码： MSE=tf.reduce_mean(tf.square(input

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38664159

  1. 计算机视觉+机器学习 （一）识别手写数字 （1）

  2. 计算机视觉+机器学习 （一）识别手写数字（1）       本人在七月在线网站上报了一个计算机视觉+机器学习的课程班。第一课教我们看了opencv相关知识，并留了一项作业，用MNIST数据集做一个识别手写数字的项目。       初次了解相关知识，并查看了MNIST数据集，了解一些，着手开始做。在配置相关环境时遇到很多问题。以下可以注意：       在pycharm上配置opencv，tensorflow，image watch，出现可能没有image watch包，pip不是最新版本，以及各

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_38565003

  1. tacotron：具有预训练模型的Google Tacotron语音合成的TensorFlow实现（非官方）-源码

  2. 塔科创 Tastron语音合成在TensorFlow中的实现。 音频样本 使用此存储库训练的模型中的。 第一组在上接受了441K步的训练大约2万步后，语音开始变得清晰。 第二组由在上进行了140K步训练。 最近更新 npuichigo了一个错误，该错误未在prenet中应用辍学。 begeekmyfriend创建了一个，以添加对位置敏感的注意以及论文中的stop令牌。 这可以大大减少训练模型所需的数据量。 背景 2017年4月，谷歌发表了论文《 ，他们提出了一种神经文本到语音模型，该模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_42131352
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