知名博士逐一解读配置文件以及代码复现,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,入门到精通! 李宏毅人工智能 5213 31 秒懂!YOLOv11!从环境搭建到模型训练、推理、导出一套龙讲解!这绝对是目前为止最强的目标算法教程!(人工智能、深度学习、机器学习算法、Pytorch) 论文发刊罗小黑 311 17 YOLOv11全网最新创新点...
【LSTM原理解读+代码实战】完整版教程含源码资料,5个小时即可搞懂!基础、项目实战通通一站式搞定!—LSTM、时间序列预测、神经网络、人工智能、深度学习 2.9万 19 19:00 App MATLAB深度学习之LSTM时间序列预测 多输入多输出 9747 65 2:27:20 App 傻瓜式教学!【LSTM时间序列预测/CNN卷积神经网络】真的不愧是AI圈...
比如'batch=mnist.train.next_batch(200)'这句代码,使得batch成为一个(data,labels)的元组。所以常常也能够看到'xs,ys=mnist.train.next_batch(200)'这样的代码,将元组解压到两个变量里使用。如果想要看到具体的数据,可以使用mnist.train.images和mnist.train.labels两个attribute(也许是property)。这两个都是numpy...
[大帅学深度学习]56.手写神经网络反向传播梯度下降代码3 1013 -- 12:29 App [大帅学深度学习]67.顺序块 646 1 16:42 App [大帅学深度学习]27.手写线性回归pytorch简单实现 1974 1 8:50 App [大帅学深度学习]11.线性代数-范数 509 -- 20:11 App [大帅学深度学习]21.随机梯度下降 734 1 20:35...
在讲解DeepFM前,我们先了解Wide&Deep。 wide and deep网络结构 从结构图就可以很明显的看到,wide&deep分为两部分:左边是单输入层的线性模型,即wide部分;右边是由embedding层和多隐层组成的深度模型,即deep部分。最终这两部分一起作为输出层的输入。 三、DeepFM ...
动手学深度学习v2课后练习推导(7)——线性回归的从零实现代码 本文是李沐老师的动手学深度学习第二版课后练习的代码实现,及相应的讲解(注释在代码中),以pytorch框架实现,欢迎小伙伴们在评论区交流学习问题与学习心得~本文对应视频课:8-3 线性回归的从零开始实… ...
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是...
卷积是深度学习中最重要的运算，对于初学者，或者自学者来说，看书看得真是很迷糊。我也是经历了这个阶段，所以在这里分享一下我对卷积的理解，并且附上自己手撸的C++代码。深度学习的卷积和信号与系统的卷积是截然不同的！所以学通信的小伙伴千万不要被名词误导了。如上所示，对于一个卷积操作，输入就是待卷积的...
伪代码如下,可以参照伪代码对比上述公式,知道函数之间的调用关系。 def矩阵拼接(prevH,input):#例如 [1,2] 和 [3,4] 拼接 [1,2,3,4]return(prevH,input)def矩阵乘法(a,b):#例如 (2,3)矩阵*(3,2)矩阵 =(2,2)矩阵returna*b# 注sigmoid 为神经网络defgetZt(prevH,input):returnsigmoid(prevH,...
深度学习:NiN(Network In Network)详细讲解与代码实现 网络核心思想 LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式:通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征;然后通过全连接层对特征的表征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。