深度学习基础 (包括前馈神经网络反向传播和卷积网络反向传播)
聊一聊深度学习(三天肝完深度学习基础,球球让我过吧!!)最近有场考试!!所以来过一遍深度学习,记录一些笔记备考看老师的ppt与花书,双管齐下应对深度学习(保佑我不挂吧!!)废话结束!引言人工智能领域的流派1.符号主义:逻辑主义,心理学派(推理期,心理期)2.连接主义:仿生学派或生理学派(殊途同归,各有所长)机器学
MLtech MLtech
3年前
简单理解LSTM神经网络
简单理解LSTM神经网络https://blog.csdn.net/shijing\_0214/article/details/52081301(https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/52081301)递归神经网络在传统神经网络中,模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于
Stella981 Stella981
2年前
DeepLearning.ai学习笔记汇总
第一章神经网络与深度学习(NeuralNetwork&Deeplearning)DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习Week3浅层神经网络(https://www.oschina.net/action
Stella981 Stella981
2年前
Python数据科学:神经网络
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/859b832e38d7434f89d4122fe403005d.gif)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工神经网络模型,以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。本次只是一个简单的神经网络入门,涉及神经元模
程昱 程昱
2个月前
玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师
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韦康 韦康
1个月前
玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师
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臧霸 臧霸
1个月前
玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师
玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师download:itzx666.com/7689/玩转神经网络并系统地入门算法工程师是一个很酷的目标!以下是一些步骤和建议:1.学习基本概念:神经网络基础知识:了解神经网络的基本原理、结构和工作方式,包括感知器、
文本的深度学习
序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法:理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器:识别推文或评论的情感,对新闻文章
小小低头哥 小小低头哥
1年前
MATLAB (n,k,m)卷积码原理及仿真代码(你值得拥有)
卷积码原理介绍1.基本概念首先卷积码是一种纠错码,让我们先从大格局出发,去认识卷积码。如图1所示!图1纠错码的各种类型(https://imgblog.csdnimg.cn/22ee27e8c4d04aeaa3b005ed0c
秦朗 秦朗
3个月前
高性能神经网络与AI芯片应用研修课程
//下仔のke:https://yeziit.cn/13718/高性能神经网络是指那些经过优化以提高计算效率和准确率的神经网络。这些网络通常采用一些特殊的设计和实现技巧,以充分利用计算资源并提高处理速度。以下是一些高性能神经网络的设计和实现技巧:并行计算: