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一只菜鸟学深度学习的日记:入门卷积

博主头像 本文以作者阅读《Dive into Deep Learning》为线索,融合串联了自身理解感悟、原始论文、优秀文章等。如有无意侵权,请联系本人删除。 卷积神经网络,由图像处理而生,但在NLP等方面仍有较大作用。 图像分辨率大时,对模型参数数量要求很多 原理: 物体是什么 与 物品所在的位置 无关 平 ...

吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第二周:误差分析与学习方法 课后习题和代码实践

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第二周:误差分析与学习方法(五)端到端学习

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第二周:误差分析与学习方法(四)多任务学习

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第二周:误差分析与学习方法(三)迁移学习

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第二周:误差分析与学习方法(二)数据不匹配问题

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学习理论:凸代理、代理与估计误差界

博主头像 这学期参加了同研究科的田中研的读书会,所选的是近年出的较新的书《Learning Theory from First Principles》。作者Francis Bach是COLT2025的keynote speaker。我主动承担了4.1-4.4部分(这周做了分享),该部分和我目前的科研方向比较相... ...

吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第二周:误差分析与学习方法(一)误差分析与快速迭代

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第一周:机器学习策略(三)模型性能与“人类性能”

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第一周:机器学习策略(二)数据集设置

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吴恩达深度学习课程三: 结构化机器学习项目 第一周:机器学习策略(一)正交化调优和评估指标

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吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第三周:超参数调整,批量标准化和编程框架 课后习题和代码实践

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吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第三周:超参数调整,批量标准化和编程框架(五)框架演示

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吴恩达深度学习课程二: 改善深层神经网络 第三周:超参数调整,批量标准化和编程框架(四)编程框架

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初识目标检测

一.目前我校主要研究方向就是目标检测,所以首先应对目标检测有初步了解。目标检测属于计算机视觉中的一个热门方向,主要应用于物体、人、动物识别、动作识别等。结合我校农业研究方向,通过目标检测,可以用来检测瓜果、蔬菜的成熟度、可以用来识别花卉、土壤营养分析、蔬菜采摘等。我国为农业大国,通过在农业工程中运用 ...

pytorch的矩阵操作分类

博主头像 PyTorch 的矩阵操作 注意: 无论是torch.f()还是tensor.f(),都是返回新的Tensor,不会修改原始的tensor 单个tensor 初始化 empty 用于创建一个未初始化的张量,其值是随机的 与torch.randn的区别在于,torch.randn是从正态分布中采样的 ...

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