第1章 Python入门 1 1.1 Python是什么 1 1.2 Python的安装 2 1.2.1 Python版本 2 ··· (更多) "深度学习入门"试读· ··· 深度学习的浪潮已经汹涌澎湃了一段时间了,市面上相关的图书也已经出版了很多。其中,既有知名学者伊恩•古德费洛(Ian Goodfellow)等人撰写的系统介绍深度学习基本理论的《深度学习...
《深度学习入门》系列 《深度学习入门 : 基于Python的理论与实现》 本书在业内被称作「鱼书」 本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学...
深度学习入门-神经网络(一)引入 从感知机到神经网络 感知机接收x 1 和x 2 两个输入信号,输出y。如果用数学式来表示感知机,则如式(3.1)所示 引入新函数h(x)(激活函数登场),将式(3.1)简化改写成下面的式(3.2)和式(3.3)。 y = h(b + w 1 x 1 + w 2 x 2 ) (3.2) 激活函数登场! 激活函数是...
深度学习的核心就是数据和模型，而模型的核心就是寻找好的方式来提取传递数据的特征。在普通卷积神经网络...
深度学习入门 机器学习流程:数据提取(标注标签)、特征工程、建立模型、特征工程 数据特征决定模型上限,预处理和特征提取是核心,建模是逼近上限的手段 深度学习:学习什么特征是最合适的区分手段 应用:计算机视觉和自然语言,图像文本数据建模,无人驾驶、人脸识别、手机软件修图识别、直播变脸操作、图像电影恢复(重构分辨率及...
著有《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,同时也是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。 目录 ··· 前言 第1阶段 自动微分 1 步骤1 作为“箱子”的变量 3 1.1 什么是变量 3 1.2 实现Variable类 4 1.3 ...
[2] 神经网络概述(下) 1346播放 05:42 [3] 神经网络发展史(上) 1530播放 05:48 [4] 神经网络发展史(下) 912播放 05:51 [5] 从0到1-单层感知器(上) 1319播放 09:26 [6] 从0到1-单层感知器(下) 1382播放 09:24 [7] 从0到1-单层感知器-代码实践(上... ...
【第9集】网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(上) 译 【第10集】网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(下) 译 【第11集】网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法-代码实践(上) 译 【第12集】网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法-代码实践(下) 译 【第13...
GNN、GCN、GAT、PyG、GTN、HAN、DHGNN、HGNN、TGAT...基础原理+源码复现,入门到精通 1093 27 5:38:20 App 基于Pytorch实现CNN卷积神经网络 花卉识别系统(人工智能/深度学习/计算机视觉) 1273 -- 2:40:23 App 能发二区的idea!迁移学习+CNN卷积神经网络!创新力max! 381 20 7:06:20 App Transformer大火,...
深度学习入门介绍 模型/训练/推理 深度学习领域所谓的“模型”,是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解,我们以一元一次方程为例子解释: y = ax + b 该方程意味着给出常数a、b后,可以通过给出的x求出具体的y。比如: # a=1 b=1 x=1y=1*1+1->y=2# a=1 b=1 x=2y=1*2+1=>y=3...