当前标签：深度学习

深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点

bonelee 2025-04-21 14:49 阅读:922 评论:0 推荐:0

深度学习训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配

bonelee 2024-05-15 16:09 阅读:1418 评论:0 推荐:0

深度兴趣网络（DIN）

bonelee 2024-04-17 16:03 阅读:683 评论:0 推荐:0

如何评估一个回答的好坏——BERTScore 基于预训练模型的相似度度量方式

bonelee 2024-04-16 20:34 阅读:2350 评论:0 推荐:0

梯度消失和梯度爆炸——从本质上说残差、LSTM遗忘门（依赖cell state）解决思路都是一样的，甚至relu激活函数也是

bonelee 2023-10-10 17:44 阅读:1672 评论:0 推荐:0

深度学习算法原理实现——模型欠拟合和过拟合处理

bonelee 2023-10-10 15:30 阅读:46 评论:0 推荐:0

深度学习算法原理实现——线性分类器

bonelee 2023-10-08 15:32 阅读:214 评论:0 推荐:0

深度学习算法原理实现——自写神经网络识别mnist手写数字和训练模型

bonelee 2023-10-08 14:19 阅读:180 评论:0 推荐:0

python深度学习——一个简单的全连接神经网络，预测mnist手写数字

bonelee 2023-10-03 23:49 阅读:178 评论:0 推荐:0

模型量化中的均匀量化举例——量化和反量化

bonelee 2023-08-25 20:40 阅读:351 评论:0 推荐:0

注意力机制和Transformer原理，其他文章看不懂就看这个吧，根据《python深度学习》和《动手学深度学习》两本书总结而成

bonelee 2023-03-12 21:24 阅读:1901 评论:1 推荐:1

梯度下降算法总结 (FG,SG,SAG,mini-batch,Momentum等等)

bonelee 2023-03-12 16:50 阅读:865 评论:0 推荐:0

Dropout, DropConnect ——一个对输出，一个对输入

bonelee 2019-03-27 06:43 阅读:1887 评论:0 推荐:0

LSTM如何解决梯度消失或爆炸的？

bonelee 2019-03-05 11:08 阅读:40619 评论:1 推荐:5

tf.expand_dims 来增加维度

bonelee 2019-01-31 12:15 阅读:4077 评论:0 推荐:0

kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括：基于统计的技术，如BACON *离群检测多变量异常值检测基于聚类的技术；监督方法：神经网络 SVM 逻辑回归

bonelee 2019-01-10 15:07 阅读:5777 评论:0 推荐:0

RCNN 目标识别基本原理

bonelee 2018-12-21 14:26 阅读:2272 评论:0 推荐:0

检测用户命令序列异常——使用LSTM分类算法【使用朴素贝叶斯，类似垃圾邮件分类的做法也可以，将命令序列看成是垃圾邮件】

bonelee 2018-11-22 11:58 阅读:1287 评论:0 推荐:0

Auto Encoder用于异常检测

bonelee 2018-11-14 12:06 阅读:7432 评论:0 推荐:0

读取图片列表——CNN输入

bonelee 2018-11-12 10:24 阅读:1738 评论:0 推荐:0