首页 > TAG信息列表 > 深度
神经网络训练用什么软件,神经网络训练ai玩游戏
有哪些优秀的关于大脑训练的游戏？20个锻炼大脑的小游戏益智的小游戏，对大脑的锻炼非常有好处1、闭眼吃饭为了有意识地用脑，你可以阻断一些信息，比如视觉信息。闭上眼睛，靠其他感官去寻找食物，再送到嘴里，这样可以刺激触觉、味觉和嗅觉，从而增强大脑中相关区域的功能。2、吃富含卵磷脂的食物深度学习：优化算法
1 梯度下降 为什么梯度下降算法可以优化目标函数？ 考虑一类连续可微实值函数\(f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}\)， 利用泰勒展开，我们可以得到 \[f(x + \epsilon) = f(x) + \epsilon f'(x) + \mathcal{O}(\epsilon^2). \]\[f(x - \eta f'(x)) = f(x) - \eta f'^2(x) + \mathcal【深度学习】——深度学习中的梯度计算
梯度下降在【机器学习基础】中已经总结了，而在深度学习中，由于模型更加复杂，梯度的求解难度更大，这里对在深度学习中的梯度计算方法进行回顾和学习。 本节主要是了解深度学习中（或者说是tensorflow中）梯度的计算是怎么做的。 1. 计算图 在学习tensorflow中，我们知道tensorflow都是基最基本的25道深度学习面试问题和答案
完整w近年来，对深度学习的需求不断增长，其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中，将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。 1、什(笔记)三种主流深度相机介绍
随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间深度学习中的【训练集】、【验证集】、【测试集】
(38条消息) 深度学习: 验证集 & 测试集 区别_JNingWei的博客-CSDN博客_测试集的作用 区别 附言 说到底： 验证集是一定需要的；如果验证集具有足够泛化代表性，是不需要再整出什么测试集的；整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下，好奇一下那个靠训练集（训练）和验深度了解flex
Flex布局是什么 >布局的传统解决方案，基于盒状模型，依赖display属性+position属性+float属性。它于那些特殊布局非常不方便，比如，垂直居中就不容易实现。>2009年，W3C提出了一种新的方案--Flex布局，可以简便、完整、响应式地实现各种页面 >Flex 是 Flexible Box 的缩写，意为“弹性布动手实现深度学习（5）：计算图的实现
第三篇：基于计算图的神经网络的设计与实现 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实深度学习笔记(1)
概念 深度学习首先是一种机器学习。深度学习的基础，叫做神经网络，这本身就是一种机器学习算法。 是一个工具，重要的是这个函数能够尽可能准确的拟合出输入数据和输出结果间的关系 深度学习是一个黑箱: 深度学习的中间过程不可知，深度学习产生的结果不可控千言万语带你用PyTorch搞深度学习
千言万语带你用PyTorch搞深度学习 大纲： *深度学习 *前言 1.基础数据：Tensor 1.1 张量的创建 1.2 火炬。浮点张量 1.3 火炬。整数张量 1.4 火炬.randn 1.5 火炬范围 1.6 torch.zeros/ones/empty 2.二、Tensor的操作 2.1 火炬.abs 2.2 火炬.add 2.3 手电筒.clamp 2.4 火炬.div 2.5 火深度学习：循环神经网络（下）
一些经典的RNN模型... 1、门控循环神经网络 ⭐ 门控循环神经网络可以更好地捕获时间步距离很长的序列上的依赖关系。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。 更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 重置门打开时，门控循环单元包含基本循环神经网络；更新门打开时，门控循环单元可深度学习：循环神经网络（上）
1、语言模型 语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。 自然语言处理中最常见的数据是文本数据。 我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。 假设一段长度为\(T\)的文本中的词依次为\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)，那么在离散的时间序列中，\(w_t\)（\(1 \leq t \leq T屏幕深度 自定义深度 纹理元素
SceneTexture节点，可以帮助我们获取很多信息，例如像素深度，法线，自定义深度，后处理输入，粗糙度，金属值等 借助SceneTexture节点中的SceneDepth，我们获取到了渲染像素在屏幕中的深度信息，而这个信息值是一个大于0的值，并且被遮挡的物体将不会被收集深度信息。 Sobel算子： 索# vue组件设计的思路
vue组件设计的思路 组件不要嵌套太深,最好是小于三层,一旦深度超过三层,组件间的传值就是变得很复杂,所以也可以多多使用插槽的功能,降低组件之前嵌套的深度. 什么时候使用插槽,插槽容器一般用来放置一些布局内容,一些比较固定的东西,一些静态的数据,比如文字说明和布局.而插槽里为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习
在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》这篇论文解释了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象——基于树的模型在分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。 论文的注意事项 这篇论文深度优先、广度优先
''' 1 / \ 2 3 / \ 4 5 ''' class TreeNode: def __init__(self,val): self.val = val self.left = None self.right = None # 深度优先-先序遍历 def dfs_pre(node): if not【深度学习】DNN房价预测
前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区深度学习基础课系列目录
大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序 线上课程资料： TODO 录像回放 加QQ群，获得ppt等资料，与群主交流讨论：106047770 本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发布对应的文章 目录 课行为识别论文-One
Action Recognition 论文：人体行为识别方法研究综述 人体行为识别需要提取外观和姿势的变化，即从二维空间特征扩展到三维时空特征 近年来，已经提出了许多基于RGB数据的人体行为识别方法，包括： 传统的手工提取特征的方法 基于深度学习的方法 也有许多研究者开始利用深度数据进行人深度学习 之 模型部署【2】-TensorRT 入门
TensorRT 简介 TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案； 同时 可以对网络进行 压缩、优化，它通过 combines layers、kernel 优化选择，以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法，改善网络延迟、吞吐量和效率，实现模型加深度学习基础课：课程介绍
深度学习基础课：课程介绍 大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序 线上课程资料： 本节课录像回放 扫码加QQ群，获得ppt等资料，与群主交流讨论： 本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发autodl3-配置深度学习环境
1.激活conda 在jupyterlab终端输入vim ~/.bashrc 首先输入i，进入编辑模式 在最后加上路径：（minconda路径） 按esc:wq保存退出 刷新 -------------------------------------------------------------以上或者直接 使用autodl-使用1ML第19周学习小结
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、《深入浅出Pandas》的第17章：实战案例 17.3 综合案例神经网络与深度学习入门必备知识|概论
神经网络与深度学习绪论 人工智能的一个子领域 神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型 深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题 知识结构 学习路线图 预备知识 线性代数 微积分 数学优化 概率论 信息论 推荐课程 斯坦福大学CS224n: Deep Learning for Natural深度学习：深度学习计算
1、模型构造 可以通过继承Block类来构造模型。 Sequential类继承自Block类。 虽然Sequential类可以使模型构造更加简单，但直接继承Block类可以极大地拓展模型构造的灵活性。 1.1继承Block类来构造模型 Block类是nn模块里提供的一个模型构造类，我们可以继承它来定义我们想要的模型