首页 > TAG信息列表 > 李沐学
深度学习记录以及感悟
已完成 Coursera - 吴恩达 - 深度学习专项课程 完成了其中四个主要课程，讲的比较广且浅。看完感觉就记住了概念的名字，但是具体是什么随着时间的过去，也没有用到就忘的差不多了。感觉没啥用。 学习中 Bilibili - 李宏毅2021/2022春机器学习课程 待完成 Bilibili - 刘二大人 - PyTorch毕设 || 动手学深度学习 跟李沐学AI 听课笔记
动手学深度学习 李沐听课笔记 整体框架深度学习的应用 整体框架 深度学习的应用 图片分类物体检测和分割样式迁移人脸合成文字生成图片文字生成无人驾驶跟李沐学AI–锚框代码解析–3
跟李沐学AI–锚框代码解析–3 非极大值抑制预测边界框 当存在许多锚框时，可能会输出许多相似的具有明显重带你的预测边界框，围绕同一目标，为了简化输出，使用给非极大值抑制（non-maximum suppression, NMS）合并对应目标为同一类的类似的预测边界框其工作原理如下： 基础概念：对于一个预跟李沐学AI-动手学深度学习-深度学习计算
深度学习计算 文章目录 深度学习计算层和块自定义块顺序块在正向传播函数中执行代码混搭各种组合块 参数管理参数访问参数初始化自定义层读写文件GPU 层和块 单个神经元： 接收一组输入。生成相应的标量输出。具有一组相关参数（这些参数可以更新以优化感兴趣的目标函数）。跟李沐学AI-动手学深度学习-softmax回归+损失函数+图片分类数据集
softmax回归 虽然softmax的名字是回归，但是其实它是一个分类问题。 回归VS分类 回归估计一个连续值分类预测一个离散类别 eg: MNIST：手写数字识别（10类） ImageNet：自然物体分类（1000类） Kaggle上的分类问题：将人类的蛋白质显微镜图片分成28类、将恶意软件分成9个类别、将恶意的Wikiped