第1章 Python入门 1.1 Python是什么 1.2 Python的安装 1.2.1 Python版本 1.2.2 使用的外部库 ······ (更多) "深度学习入门"试读· ····· 深度学习的浪潮已经汹涌澎湃了一段时间了,市面上相关的图书也已经出版了很多。其中,既有知名学者伊恩•古德费洛(Ian Goodfellow)等人撰写的系
深度学习入门-神经网络(一)引入 从感知机到神经网络 感知机接收x 1 和x 2 两个输入信号,输出y。如果用数学式来表示感知机,则如式(3.1)所示 引入新函数h(x)(激活函数登场),将式(3.1)简化改写成下面的式(3.2)和式(3.3)。 y = h(b + w 1 x 1 + w 2 x 2 ) (3.2) 激活函数登场! 激活函数是...
《深度学习》 《深度学习入门》系列 《深度学习入门 : 基于Python的理论与实现》 《深度学习入门2 : 自制框架》 《深入浅出神经网络与深度学习》 《零基础实践深度学习》 《神经网络与深度学习》 《深度学习 : 从基础到实践》 《动手学深度学习》 《深度学习图解》 《图解深度学习》 《深度学习革命:从历史到未...
式中的\(\eta\)为学习率(learning rate) 像学习率这样的参数称为超参数。这是一种和神经网络的参数(权重 和偏置)性质不同的参数。相对于神经网络的权重参数是通过训练 数据和学习算法自动获得的,学习率这样的超参数则是人工设定的。 一般来说,超参数需要尝试多个值,以便找到一种可以使学习顺利 进行的设定。 实...
Coursera 上的深度学习专业化MIT 的深度学习入门Fast.ai 的实用深度学习编码器 V3 Youtube 和博客上还有各种教程，当您掌握了基础知识时，这些教程会很有帮助。深度学习是一个密集的主题，您可以边学边学。第 4 步：构建您的第一个深度学习模型 学习深度学习最好的方法就是朝着一个目标努力。随着您入门并获得...
亮点二:入门必备,全面覆盖 本书专为降低深度学习入门门槛而设计,从基础概念出发,逐步深入复杂模型与算法,涵盖卷积神经网络、Transformer、生成对抗网络、自监督学习(包括 BERT 和 GPT)等核心技术,帮助你构建系统知识框架,夯实理论根基。 亮点三:进阶...
一、深度学习的基本概念 1.1 基本概念 神经网络: 它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。神经网络是一种运算模型,由大量神经元之间相互联接构成。学习如何构建和训练神经网络是入门的重要一步。 神经元: 神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。
四、深度学习框架 深度学习框架是一种工具集，可以帮助我们更加方便地开发和运行深度学习模型。其中 TensorFlow 和 PyTorch 是目前最流行的框架之一，它们都有着非常优秀的文档和社区支持。在使用深度学习框架时，我们需要掌握如何加载和预处理数据、如何定义和训练模型、如何评估和优化模型等基本技能。通过这些技能的掌握，...
零基础入门深度学习(全).pdf,零基础入门深度学习(一):感应器、线性单元和梯度下降 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代, 作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning )这个超热的技术,会
深度学习入门 ch03:神经网络 激活函数: 定义:会将输入信号的总和转换为输出信号 $$ {a = b + w1x1 + w2x2 } a = b + w1x1 + w2x2 y = h(a) $$ 即计算每一元素与其权重乘积及偏置总和的函数 sigmoid函数: 代码实现: defsigmoid(x):return1/ (1+ np.exp(-x) ...