深度学习

  • 移动端深度学习开源框架-前言0

    感谢:https://www.jianshu.com/p/66a0a6fd3cae   深度学习和机器学习移动端化是未来趋势,这两年各个大厂都在这方面发力,竞相推出自己移动端的推理框架。 google: Tensorflow Lite apple: CoreML facebook: Caffe2 tencent: ncnn baidu: paddle mob…

    深度学习 2023年4月11日
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  • 深度学习文献阅读笔记(3)

      21、深度神经网络在视觉显著性中的应用(Visual Attention with Deep Neural Networks)(英文,会议论文。2015年,IEEE检索)   这篇文章主要讲CNN在显著性检測领域的应用。      22、深度学习研究进展(中文,期刊,2015年。知网)   深度学习方面的一篇综述性文章,对深度学习的由来,人脑视觉机理,C…

    深度学习 2023年4月11日
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  • js1:对象的学习,构造函数,继承构造函数【使用教材:JavaScript深度剖析第2版】

    原文发布时间为:2008-11-08 —— 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] <html> <head> <title>js</title> <script language=”JavaScript”>    function Company(){this.cname=”aa”;this.p…

    深度学习 2023年4月11日
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  • [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) — run on spark

    目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) — run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3…

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  • paper 53 :深度学习(转载)

    转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005   这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念、国内外研究现状、深度学习模型结构、深度学习训练算法、深度学习的优点、深度学习已有的应…

    深度学习 2023年4月11日
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  • 吴恩达《深度学习》第一门课(3)浅层神经网络

    3.1神经网络概述 (1)神经网络每个单元相当于一个逻辑回归,神经网络由逻辑回归的堆叠起来。下图是网络结构: 针对网络结构进行计算: 1.第一层的正向传播 2.第一层的反向传播 3.第二层的反向传播(正向只要把微分符号去掉即可) 3.2神经网络的表示 (1)神经网络各层分别较输入层、掩藏层和输出层,其中说一个网络有几层时一般不包括输入层,如下图是一个两层的网…

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  • 吴恩达《深度学习》第一门课(2)神经网络的编程基础

    2.1二分类 (1)以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛,输出y为1时认为是猫,为0时认为不是猫: y输出是一个数,x输入是64*64*3=12288的向量。 (2)以下是一些符号定义(数据集变成矩阵之后进行矩阵运算代替循环运算,更加高效) x:表示一个nx维数据,维度为(nx,1) y:表示输出结果,取值为(0,1); (x(i),y(i))…

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  • 吴恩达《深度学习》第一门课(4)深层神经网络

    4.1深层神经网络 (1)到底是深层还是浅层是一个相对的概念,不必太纠结,以下是一个四层的深度神经网络: (2)一些符号定义: a[0]=x(输入层也叫做第0层) L=4:表示网络的层数 g:表示激活函数 第l层输出用a[l],最终的输出用a[L]表示 n[1]=5:表示第一层有五个神经元,第l层神经元个数用n[l]表示 4.2前向传播和反向传播 (1)前向…

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  • 神经网络与深度学习[邱锡鹏] 第九章、第十章习题解析

    一般认为,有用信息具有较大的方差,噪声有较小的方差。主成分分析,选择方差最大的方向投影,并去掉多余的维度(特征),达到降噪的目的。 9-2 9-3 具有多重共线性的数据不适合使用主成分分析。举例来说,对于一个二分类问题,正例样本为(1,1,1,1,1),负例样本为(0,0,0,0,0)。 9-4[?] 9-5 9-6 两个公式的导数如下。有如下的函数图像。 …

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  • 神经网络与深度学习[邱锡鹏] 第十一章习题解析

    11-2 11-3 11.37已经给出导数了啊,没李姐 11-4 11-5[求导?] 11-6[呜呜呜…] 11-7[变分推断?泛函优化?我透啊] 11-8[计算复杂度,猫死不对] 11-9 呜呜呜呜呜呜呜呜。。。。。。。。。。。 11-10[呜呜呜]

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