（完）
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：【深度学习大讲堂】首期第一讲：人工智能的ABCDE 第一部分：从人工智能和计算机视觉说起 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
【深度学习大讲堂】首期第三讲：深度学习基础 第一部分：基础结构单元
上一篇
2023年4月11日
[软件工程]——深度学习绪论及概述
下一篇
2023年4月11日
相关文章
-
基于深度学习的文本分类案例：使用LSTM进行情绪分类
Sentiment classification using LSTM 在这个笔记本中，我们将使用LSTM架构在电影评论数据集上训练一个模型来预测评论的情绪。首先，让我们看看什么是LSTM？ LSTM，即长短时记忆，是一种序列神经网络架构，它利用其结构保留了对前一序列的记忆。第一个被引入的序列模型是RNN。但是，很快研究人员发现，RNN并没有保留很多以前序列…
-
UFLDL深度学习笔记 （三）无监督特征学习
1. 主题思路 “UFLDL 无监督特征学习”本节全称为自我学习与无监督特征学习，和前一节softmax回归很类似，所以本篇笔记会比较简化，主题思路和步骤如下： 把有标签数据分为两份，先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练，获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\)； 把另一份数据分成分成训练集与测试集，都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀…
-
自然语言处理神经网络模型入门概述
深度学习对自然语言处理领域产生了巨大影响。 但是，作为初学者，您从哪里开始？ 深度学习和自然语言处理都是一个巨大的领域。每个领域需要关注的突出方面是什么，深度学习对NLP的哪些领域影响最大？ 在这篇文章中，您将发现有关自然语言处理深度学习相关的入门知识。 阅读这篇文章后，您将知道： 对自然语言处理领域影响最大的神经网络架构。 可以通过深度学习成功解决的自然语…
-
《python深度学习》笔记—6.1、one-hot-encoding
一、总结 一句话总结： 用的texts_to_matrix方法：one_hot_results = tokenizer.texts_to_matrix(samples, mode=’binary’) 这里的one-hot是binary结构：[0. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.…
-
以CapsNet为例谈深度学习源码阅读
本文的参考的github工程链接：https://github.com/laubonghaudoi/CapsNet_guide_PyTorch 之前是看过一些深度学习的代码，但是没有养成良好的阅读规范，由于最近在学习CapsNet的原理，在Github找到了一个很好的示例教程，作者甚至给出了比较好的代码阅读顺序，私以为该顺序具有较强的代码阅读迁移性，遂以…
-
吴恩达深度学习笔记 course2 week3 测验
1. 第 1 个问题 If searching among a large number of hyperparameters, you should try values in a grid rather than random values, so that you can carry out the search more systematically…
-
第四范式智能风控中台架构设计及应用
导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开： 风控中台的设计背景 策略的全周期管理 模型的全周期管理 业务架构和能力原子化 应用案例– 01 风控中台的设计背景 首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服务于业务的，所以我们需要构建一个以业务为核心的风控中台体系。 以业务为…
-
MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（二）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 在前一篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）中，直接用python创建全连接神经网络模型进行深度学习训练，这样可以对神经网络有较为深刻的认识。 但是在实际应用中，一般都是采用各种深度…
