「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

研报地址： 47页深度研报：揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们   这篇研报，我看了感觉分析的还不错，风口来了，哪怕我们抓不住，也要置身其中~ AIGC技术，也称为自适应增强型遗传算法，是一种基于人工智能的优化算法，用于解决各种现实问题，如图像处理、数据挖掘、金融风险管理等领域。在这篇研究报告中，我们将深入探讨AIGC 继续阅读

  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

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

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

奇舞推荐■ ■ ■ 算法工程师深度解构 ChatGPT 技术本文用专业视野带你由浅入深了解 ChatGPT 技术全貌。它经历了什么训练过程？成功关键技术是什么？将如何带动行业的变革？开发者如何借鉴 ChatGPT 思路和技术，投入到日常工作中？期望本文能给你新的灵感。 微前端究竟是什么？微前端核心技术揭秘！微前端是将 Web 应用由单一的单体应用转变为多个小型前端应用聚合为一的一种手段。本文从微前端 继续阅读

推荐20个姿态估计深度学习模型 好的，这里是 20 个深度学习模型用于姿态估计的推荐： 2D/3D Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Self-supervised Learning Generative Adversarial Networks Attention-based Networks Graph Neural Networks Multi-view Networks Co 继续阅读

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

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

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

授课视频和课件 深度学习进阶 链接: http://pan.baidu.com/s/1nvPfWI9 密码: 4qyy 深度学习基础 链接: http://pan.baidu.com/s/1hsbRlkC 密码: m4yd 更多资源分享  请关注微信公众号   “机器学习之家” 继续阅读