二、深度学习的实践 深度学习的实践需要有大量的数据和计算资源支持。数据是深度学习的基础,只有大量的标注数据才能够训练出准确的模型。计算资源方面,可以利用GPU等并行计算设备,加速神经网络的训练和预测过程。 在深度学习的实践中,还需要进行模型的构建和调参。模型的构建包括选择合适的神经网络结构,调整网络的超参数(...
深度学习因为具有的大规模并行分布式处理、自组织、自学习、自适应、可迁移学习的能力,以及数据多样性,对序列信号有记忆功能和鲁棒性等特点,因此受到国内外众多学者的高度重视。 受深度学习这一技术的影响,近年来涌现出了ImageNet、COCO、Pascal、VOT等与深度学习相关的全球算法竞赛,腾讯、阿里巴巴、Google、Facebook、Ama...
《深度学习原理与实践》是2019年10月人民邮电出版社出版的图书，作者是陈仲铭、彭凌西。内容简介 本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶...
一、深度学习的基本原理 深度学习的核心是神经网络,其基本结构由多个神经元层组成,每一层的神经元与下一层的神经元相连。通过训练数据,调整神经元之间的连接权重,从而实现对输入数据的表征和分类。以下是深度学习的基本原理: 1.激活函数:激活函数决定了神经元的输出值,常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU等。它们可以引入...
二、深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于构建深度神经网络。神经网络由大量神经元相互连接而成，通过不断地学习和优化，神经网络能够逐渐提高其预测和分类的准确率。深度神经网络具有更深层次的网络结构，能够更好地从原始数据中提取有用的特征。三、神经网络的工作原理神经网络的工作原理可以概括...
深度学习的基本原理包括以下几个方面: 1.1神经网络结构 深度学习通过层间连接的神经元模拟人脑中的神经元,建立起一种具有层次结构的网络。每个神经元接收来自上一层神经元的输入,并产生一个输出,作为下一层神经元的输入。通过多层的连接,神经网络可以自动提取和学习数据中的特征。常见的神经网络结构包括卷积神经网络(...
异步图书深度学习系列(共41册),这套丛书还有 《Python深度学习从原理到应用》《深度学习高手笔记》《文本上的算法——深入浅出自然语言处理》《PyTorch深度学习》《深度学习算法与实践》等。 喜欢读"深度学习原理与实践"的人也喜欢的电子书 ··· 支持Web、iPhone、iPad、Android 阅读器 算法精粹 37.76元 ...
本书是一本有关人工智能图像识别应用开发与实践指导类的教材,主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。本书直击当今研究热点,选择有代表性的专题项目而且尽量避免复杂的数学推导,易于读者理解,专注于实战。详细介绍了 numpy,knn,线性
1. 正则化的原理 1.1 过拟合与欠拟合 在深度学习中,模型在训练集上的表现通常较好,但在测试集上的表现可能较差。这种现象称为过拟合(Overfitting),即模型对训练数据过度拟合,导致泛化能力较差。与过拟合相对的是欠拟合(Underfitting),即模型在训练集和测试集上的表现都较差,无法捕捉到数据的真实分布。
深度学习的核心思想是通过构建深度神经网络，模拟人脑神经元的连接方式，从而实现对数据的逐层抽象和表示。1. 神经网络基本原理：深度学习的基础是神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。通过不断调整神经网络中的权重和偏置，使网络的预测结果与实际结果之间的差异最小化。2. 卷积神经网络（CNN）：适用于处理...