1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。从LeNet、AlexNet到ResNet，再到GPT、BERT等模

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层

3.2线性回归从零开始实现目录3.2线性回归从零开始实现一，简介1.原理2.步骤3.优缺点4.应用场景二，代码展现1.生成数据集(完整代码)2.各个函数解析2.1torch.normal()函数2.2torch.matmul()函数2.3d2l.plt.scatter()函数三，总结一，简介1.原理深度学习线性回归的原理是基于神经网络和线性回归的结合。它使用神经网络来构建一个复杂的非线性模型，同时

深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数目录深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维

深度学习与神经网络pytorch版基础知识1.简单介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布的第一个开源项目。

深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果实验总结神经网络可以有多个隐藏层，每个隐藏层拥有若干个神经元，每层神经元与下一层神经元全连接，同层神经元之间不连接，也不存在跨层神经元连接。值得注意的是，由单个感知器构成的一个简单

在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少.将数据保存为tfrecords文

1人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）感知机：激励函数f(·)，也称转移函数、传输函数或限幅函数，其作用是将可能的无限域变换到指定的有限范围内进行输出。常用的激励函数：多层感知机：输入层：接收输入信号的层。输出层：产生输出信号的层。中间层称为隐含层，不直接与外部环境打交道。隐含层的层数可从零到若干层。实际情况中，层与层之间可能有部分连接的情况。激励函数应是非线性的

目录前言选题背景意义毕业设计选题深度学习与神经网络计算机视觉与图像处理机器学习与数据挖掘数据分析和大数据处理选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公

目录1.引言：深度学习和神经网络在大数据中的重要性和应用场景2.深度学习的基本概念和架构3.Java中的深度学习框架3.1.Deeplearning4j框架介绍及Java编程模型3.2.DL4J、Keras和TensorFlow的集成4.大数据与深度学习的结合4.1.大数据与深度学习结合的意义4.2.大数据与深度学习结合的现状4.3.大数据与深度学习结合的未来发展趋势5.深度学习在大数据分析中的具

压缩感知（压缩传感，CompressiveSensing）理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论，由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出，自诞生之日起便极大地吸引了相关研究人员的关注。网站http://dsp.rice.edu/cs上可以获取大量相关的论文。有关压缩感知

1.人工智能换脸技术的实现原理1.1深度学习与神经网络人工智能换脸技术的核心是基于深度学习和神经网络的模型。深度学习是一种机器学习的分支

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~吴恩达课程笔记——深度学习概论、神经网络基础一、概念区别1.深度学习与机器学习2.深度学习与神经网络二、什么是神经网络1.分类2.特点3.工作原理4.神经网络示意图

2、深度学习的思想3、深度学习与神经网络4、深度学习训练过程4.1、先使用自下上升非监督学习（就是从底层开始，一层一层的往顶层训练）4.2、后自顶向下的监督学习（就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输

文章目录0.1如何开发一个AI系统0.2表示学习(特征处理)0.2.1传统特征学习特征选择过滤式包裹式L1L_1L1正则化特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习特征工程作用0.2.2语义鸿沟0.2.3表示方式关联0.2.4表示学习对比0.3深度学习0.3.1表示学习与深度学习0.3.2深度学习概念端到端0.3.3深度学习数学表示0.4神经网络0.4.1人脑神经网络神经元机制感觉神经元表征处理神经网

【嵌牛正文】深度学习与神经网络是近几年来计算机与人工智能领域最炙手可热的话题了。为了蹭这波热度，博主也打算

文章目录深度学习基础卷积神经网络与传统神经网络区别深度学习与神经网络的区别目标函数选择合适的目标函数Softmax层改进的梯度下降梯度消失的直观解释激活函数学习步长SGD的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam

学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降（SGD）Mini-batchGradientDescent典型的机器学习步骤特征对学习的影响深度学习的特征“连接主义”的兴衰史深度学习与神经网络的区别神经网络神经网络

人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，emmmm，傻傻分不清楚，这都啥呀，你知道吗？我不知道。你知道吗？我不知道。来来来，接下来，整硬菜：先解释一下这几个概念：人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。机器学习：一种

文章目录引言1.神经网络1.1什么是神经网络1.2神经元1.3多层神经网络2.激活函数2.1什么是激活函数2.2激活函数的作用2.3常用激活函数解析2.4神经元稀疏3.设计神经网络3.1设计思路3.2对隐含层的感性认识4.深度学习4.1什么是深度学习4.2推理和训练4.3训练的相关概念4.4BP神经网络4.5训练的步骤及涉及的问题4.6损失函数4.7梯度下降算法5.神经网络训练过程实例5.1ste

目录引入一、神经网络及其主要算法1、前馈神经网络2、感知器3、三层前馈网络（多层感知器MLP）4、反向传播算法二、深度学习1、自编码算法AutorEncoder2、自组织编码深度网络①栈式AutorEncoder自动编码器②SparseCoding稀疏编码3、卷积神经网络模型（续下次）拓展：引入人工神经网络ANN是由大量处理单位（人工神经元）经广泛互连而组成的人工网络，以模拟脑神经系统的结构与功能

当然了，可能目前的我们还是很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界深度学习与神经网络深度学习和神经网络技术是当前人工智能领域的核心技术

目录1神经网络入门1.1机器学习、深度学习与神经网络1.1.1机器学习1.1.2深度学习与神经网络1.1.3深度学习的特别之处1.2全连接神经网络1.2.1二分类问题——IMDB中的电影评论1.2.2多分类问题

在上一篇文章中,我们通过使用mnist上的图片和标签数据来去制作数据集,而今天这一篇文章我们将在反向传播过程中和测试过程中调用数据集.一:反向传播获取文件(mnist_backward.py)先上代码:在这里我们看到,我们和原有的mnist_backward.py中,我们增加了44,54,64行,修改了57行的代码.这几行代码,接下来我们一起分析一下这几行代码:1:image_batch,labe

深度学习与神经网络有什么区别找深度学习和神经网络的不同点，其实主要的就是：原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。特征是由网络自己选择。

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深度学习与神经网络有什么区别深度学习与神经网络关系2017-01-10最近开始学习深度学习，基本上都是zouxy09博主的文章，写的蛮好，很全面，也会根据自己的思路，做下删减，细化。

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一，什么是神经网络我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。从一个房价预测的例子说起，我们可以用房屋面积和价格来拟合一条直线来表示两者之间的关系，特别地，房屋的价格永远不可能小于0，这时我们能够得到一条修正过的函数当我们加入许多其他因素，像房屋位置，邮政编码等等，我们可以基于这些因素更好地预测房屋价格，这就是神经网络的基础模型。而神经网络的神奇之处在于

想到再补充感谢大家对文章的喜欢，欢迎关注薇❤公众hao【咕泡AI回复123】领CNN卷积神经网络资料+500G人工智能学习资料（内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频

《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记（1）完成进度第一章绪论深度学习与神经网络人工智能图灵测试达特茅斯*(Dartmouth)*会议人工智能的研究领域人工智能发展历史机器学习传统机器学习的数据处理流程表示学习语义鸿沟特征表示的方法嵌入

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|深度学习自然语言处理导读深度学习深度学习改变了搜索、广告等传统互联网业务，使更多产品以不同方式来帮助人们。AI的兴起犹如百年前电气的普及影响着各个行业。在AI的各个分支中，深度学习发展最快。我们常用深度学习来指训练神经网络的过程，有时指的是特别大规模的神经网络训练。样例通过线性回归对房价预测拟合一条直线，因为房屋价格永

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深度学习的优势在小规模数据集上，深度学习算法相对于其他手工精心设计的算法可能并不会表现出优势，有时甚至并不能比那些算法效果更好，但当数据集变大时进入大数据领域时，深度学习才能表现出稳定的优势。同时，不同结构的深度学习对于非结构化的数据（例如图像，序列数据处理比其他的机器学习算法更有优势。深度学习的兴起依赖于三点：大数据，计算资源，算法的提升（使得深度学习训练得更快，激活函数从sigmod函数变成R

迪迦给大家准备的250G人工智能学习资料礼包（内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等等等视频、代码、PPT以及深度学习书籍）

从原理来看，深度学习与神经网络紧密相关：神经网络由一层一层的神经元构成，层数越多，神经网络

记：开始记录深度学习以及机器学习过程中写过的代码和学到的知识了，吴恩达老师的课真的是入门者的福音了，我这种小白在听完老师的课之后都能动手写课后作业，写完编程作业的感受就是：虽然原版作业是英文，但是静下心来基本都能读懂，而且过程中都有提示，认真听完课完成作业应该不是问题。(jupyternotebook用起来真的不错，就是前期配置有点麻烦)1、所需要的包importnumpyasnpimportma

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VAEvae是无监督学习VariationalAutoencoder变分自编码器通常我们会拿VAE跟GAN比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同VAE作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本，生成样本与真实样本足够接近的

下面的照片顺序可能与当时学习记录的顺序不一致。1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod激活函数，mnist、cifar10CNN模型，以及Keras开发平台模型类型：6.BatchNorm的概念以及安装Tensorflow的一些流程：7.

本周主要内容1.神经网络训练过程2.逻辑回归3.计算图4.Python广播机制5.第二周编程作业1.神经网络训练过程 神经网络训练过程可分为前向传播和反向传播两个独立的部分。前向传播主要指根据已知推出结果的过程，求代价函数。反向传播主要指根据已知的代价求梯度的过程。2.逻辑回归基本与机器学习的逻辑回归类似，只是表达参数的方式不同：吴恩达机器学习-第三周神经网络中通常X特征的布置方式为n×mn\ti

理解循环神经网络RNN的作用首先看一个简单案例，在某宝的好评/差评检测中，系统要能够分析用户的评价是好评还是差评，那怎样处理这样的评价数据呢，例如有一条评价“Ihatethisboringmovie”机器怎样解决这样的问题呢首先我们在之前的时间序列表示中已经知道了怎样对一个单词进行表示。如果使用glove的话，整句话会表示成一个[5,100]的tensor（100是glove规定的）我们最简单的方

目录第一章深度学习与计算机视觉1.1图像基础1.2深度学习与神经网络基础第一章深度学习与计算机视觉1.1图像基础在计算机中，图像的最基本组成单元为像素，图片是包含很多像素的集合。

LSTM——longshort-termmemoryLSTM能够解决梯度弥散的情况。LSTM还解决了记忆长度的问题以前RNN只能记住比较短的时间序列，LSTM就把短的short-term给你延长了，所以才叫longshort-termmemory我们之前学的RNN就是最基本的RNN版本，它也就是short-termmemory我们换一种画法Wxh也叫Wih这就是原始的RNN的表达结构LSTM的原理

原创声明：本文为SIGAI原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源PDF全文链接：深度学习算法地图自去年7月份SIGAI机器学习算法地图问世以来，受到了业内人士的热烈欢迎。百度云盘、TensorInfinity

梯度导数是个标量，反应的是变化的程度，即“大小”显然，位于这两平面的不同的两个点的位置的函数值的变化程度是不一样的，即导数不同同样，偏微分，即偏导数，也是标量，只不过它是在自变量的方向上的变换的程度(自变量不只一个)而梯度是一个向量梯度就是所有的偏微分，带上其方向的向量这里箭头所代表的方向和大小就是梯度箭头的长度就是梯度的大小，陡峭的地方长度大，平缓的地方长度小损失函数的梯度损失函数是预测值y与已

一、神经网络的表示上一个教程中已经详细介绍了LogisticRegression模型，神经网络其实就是多个LogisticRegression模型的组合，每个功能层（含有激活函数的层）中的每个神经元都对应一个LogisticRegression模型。在下面的例子中，神经网络只含有一个隐层，单个输入样本x经过第一层的线性处理和非线性映射，得到了z1和a1，随后将a1作为第二层（输出层）的输入，依次计