一天搞定深度学习 2023年4月10日 上午2:00 • 深度学习 http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=c0f0f97a-6ca8-4df0-97e2-984452215ee7&v=&b=&from_search=1 台湾的一个大学的关于深度学习的入门资料 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:一天搞定深度学习 - Python技术站 深度学习 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 深度学习-激活函数 上一篇 2023年4月10日 深度学习入门-3 下一篇 2023年4月10日 相关文章 吴恩达深度学习笔记 course4 week2 测验 答案仅供参考,非标准答案,欢迎交流 Which of the following do you typically see as you move to deeper layers in a ConvNet? n_HnH and n_WnW increases, while n_CnC decreases n_HnH and n_WnW inc… 深度学习 2023年4月16日 000 深度学习之group convolution,计算量及参数量 目录: 1、什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2、分析计算量、flops 3、分析参数量 4、相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点,有什么改进方法? 5、reference 1、group convolution历史 2、计算量 3、参数量 4、相比于传统普通卷积的优缺点,以及改进 … 深度学习 2023年4月11日 000 深度学习 课程1-神经网络和深度学习—第3周-带有一个隐藏层的平面数据分类 要建立一个神经网络,它有一个隐藏层。该模型可以对图中的散点(二分类)绘制出决策边界。 这个模型和上一个逻辑回归实现的模型有很大的区别。testCases.py和planar_utils.py的完整代码也在最底部。 在这篇文章中有如下知识: 构建具有单隐藏层的2类分类神经网络。 使用具有非线性激活功能激活函数,例如tanh。 计算交叉熵损失(损失函数)。 实现… 2023年4月10日 000 阿里巴巴稀疏模型训练引擎-DeepRec DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索、推荐、广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子、图优化、Runtime优化、编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现。本文将围绕背景、功能介绍、开源等方面系统介绍阿里巴巴DeepRec稀疏模型训练引擎。 导读:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索、推荐、广告等核… 深度学习 2023年4月12日 000 深度学习、自然语言处理和表征方法 简介 过去几年,深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。 虽然结果好,我们也必须思考……它们为什么这么好使? 在这篇文章里,我综述一下在自然语言处理(NLP)上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由。我认为这是个非常简练而优美的视角。… 深度学习 2023年4月11日 000 AI_深度学习为何兴起? 深度学习和神经网络,在此技术背后的理念,已经发展了好几十年了,为何现在流行起来了? 最直接因素: 将帮助你在自己的组织中,发现好机会,来应用这些东西 为什么深度学习这么厉害? x轴表示完成任务的数据数量,y轴代表机器学习算法的性能,比如垃圾邮件过滤的准确率、广告点击预测的准确率、用于人工智能判断其他车辆的位置的神经网络准确率 传统机… 深度学习 2023年4月13日 000 深度学习 第2章_神经网络入门_2-1 机器学习、深度学习简介 2023年4月9日 000 吴恩达《深度学习》第二门课(2)优化算法 2.1Mini-batch梯度下降 (1)例如有500万个训练样本,这时可以每1000个组成一个Mini-batch,共用5000个Mini-batch。主要是为了加快训练。 (2)循环完所有的训练样本称为(1 epoch)。 (3)使用大括号X{t},Y{t}表示一个Mini-batch。(小括号(i)表示第i个样本,中括号[l]表示神经网络第l层)。 … 深度学习 2023年4月11日 000