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深入理解深度学习——BERT(Bidirectional Encoder Representations fr

分类目录:《深入理解深度学习》总目录 BERT是由堆叠的Transformer Encoder层组成核心网络,辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示Transformer Block,即基于Transformer的特征提取器。 ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络,分别以 P ( w i ∣ w 1 , w 继续阅读

深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇

  深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇 写在前面 在前面的文章中,我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割,感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理,并配合代码帮助大家深入理解,感兴趣的快来和我一起学习吧,让我们共同进步。🥂🥂🥂 今天为大家讲解Mask RCNN的原理,在阅 继续阅读

AI人工智能概念(机器学习,深度学习,强化学习)

我们常常听到人工智能,机器学习,深度学习,神经网络,强化学习,图像识别,语音识别,自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇,今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系: 人工智能首先使用来解决问题的: 人工智能: 人工智能可以分为很多领域,如:自然语言理解,图像识别,语音识别 继续阅读

深度学习入门 基于Python的理论与实现

推荐编程书籍:深度学习入门 基于Python的理论与实现,由人民邮电出版社2018-07-01月出版发行,本书编译以及作者信息 为:斋藤康毅 著,陆宇杰 译,此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787115485588,品牌为人民邮电出版社, 这本书采用平装开本为大32开,纸张采为胶版纸,全书共有285页字数万字,是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要 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 继续阅读

图像处理神经网络python_深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的,这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络(CNN)进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络(CNN)的基本概念,这里我只讨论步骤,而不讨论卷积神经网络(CNN)中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个,用于测试/验证的数 继续阅读

最新基于MATLAB 2023a的机器学习、深度学习实践应用

MATLAB 2023版的深度学习工具箱,提供了完整的工具链,使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比,MATLAB的语法简洁、易于上手,无需繁琐的配置和安装,能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法,涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集,利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

PyTorch深度学习

这本PyTorch深度学习图书,是2019-04-01月由人民邮电出版社所出版的,著作者信息: [印度] 毗湿奴·布拉马尼亚(Vishnu Subramanian) 著,王海玲,刘江峰 译,本版是第1次印刷, ISBN:9787115508980,品牌:异步图书, 这本书的包装是16开平装,所用纸张为胶版纸,全书页数193,字数有万字, 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Tor 继续阅读

ChatGPT协助配置环境(深度学习降尺度库dl4ds的安装)

最近在研究利用深度学习对气象数据进行降尺度的方法,偶然发现这一篇论文及其提及到的规范化降尺度库,便安装以供实验。GitHub - carlos-gg/dl4ds: Deep Learning for empirical DownScaling. Python package with state-of-the-art and novel deep learning algorithms for empirical/statistical downscaling of 继续阅读

Python高级数据分析:机器学习、深度学习和NLP实例

推荐编程书籍:Python高级数据分析:机器学习、深度学习和NLP实例,由机械工业出版社2019-01-01月出版发行,本书编译以及作者信息 为:萨扬·穆霍帕迪亚(Sayan Mukhopadhyay) 著,罗佳 译,此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787111617020,品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开,纸张采为胶版纸,全书共有156页字数万字,是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要本书介绍高级数据分析概念的广泛基础,以及*近的数据库革 继续阅读

「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机思路【深度学习】附源码及解析

「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析 文章目录「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析前言一、多层感知机是什么?二、预备知识1.模型组成(划重点)2、Fashion-MNIST数据集三、数据集预处理1、明确问题2、下载数据集四、多层感知机的简洁实现1、导入必要的库2、网络搭建3、确定批量大小、学习率、迭代次数4、确定损失函数5、确定优化器6、确定加载数据集方法7、实现8、 继续阅读

神经网络与深度学习:基于TensorFlow框架和Python技术实现

编程书籍推荐:神经网络与深度学习:基于TensorFlow框架和Python技术实现,由电子工业出版社2019-04-01月出版,本书发行作者信息: 包子阳 著此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787121362019,品牌为电子工业出版社, 这本书采用平装开本为16开,附件信息:未知,纸张采为胶版纸,全书共有196页字数28万 0000字,值得推荐的Python Book。此书内容摘要Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下I 继续阅读