神经网络与深度学习 邱锡鹏 第2章 机器学习概述 读书笔记 通俗地讲,机器学习就是让计算机从数据中进行自动学习,得到某种知识(或规律)。机器学习通常指一类问题以及解决这类问题的方法,即如何从观测数据(样本)中寻找规律,并利用学习到的规律(模型)对未知或无法观测的数据进行预测。 本章先介绍机器学习的基本概念和基本...
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2.4 机器学习的要素 数据:若数据含有y,则为有监督学习,否则为无监督学习。 以回归为例,分析这四个要素 1 数据:回归问题是监督学习 2 模型:(线性与非线性) W,b为需要学习的参数。 3学习准则 在真实分布上,期望风险最小,但是,真实分布不知道,此时可以利用大数定律,平均损失。 4此问题为一个最优化问题(凸优...
[习题2-1] 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题。答:因为分类问题不连续,使用平方损失函数,只要分类错误其loss便相等,没有距离概念,在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。 举个例子,若有类型 a,b,c ,…
神经网络与深度学习-邱锡鹏-学习笔记13-机器学习的要素 神经网络与深度学习(更新至第6讲 循环神经网络)_哔哩哔哩_bilibili 注解: 1.在假定的空间中建立一个最优的模型,利用这个模型建立x和y之间的关系。 2.需要有一个准则来判断学习到的模型是好是坏。
比啃书效果好太多了!不愧是原著作者亲授,复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》终于出视频教程了!!真的通俗易懂!(人工智能、深度学习、机器学习、计算机视觉)329 10 2024-10-21 16:30:07 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~10...
神经网络与深度学习-邱锡鹏-学习笔记11-机器学习的定义,注解:1.对于声音识别和手写数字识别,人类很难(特别难)通过总结某种规则用程序实现声音识别和手写数字识别。2.所以,需要通过构造很多很多的训练样本,训练神经网络,让计算机(某个神经网络)去总结规则,实现声
作为一名经验丰富的开发者,我将以一种简洁明了的方式来教会你如何实现"神经网络与机器学习邱锡鹏"。下面是整个流程的步骤概述: 接下来,我将详细解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例。 1. 数据准备 在这一步骤中,我们需要收集、清洗和准备数据。确保数据的质量和完整性对于后续的建模和训练过程至关重要。你...
(以上两则材料取材于邱锡鹏的相关著作)(3)根据材料二,下列对人脑神经系统的理解,不正确的一项是 ___A.一个神经元是兴奋还是抑制的状态不全由其自身决定。B.一个神经元接收到其他神经元的电脉冲以后就会兴奋。C.人脑神经系统中神经元本身不如神经元如何组网重要。D.人脑神经系统启发了深度学习中...
复旦大学邱锡鹏教授花费5年时间完成!豆瓣评分9.2!神经网络与深度学习入门书 152 -- 38:03 App 【0基础入门pytorch】深度学习pytorch实战教程,懂点python就能学! 273 -- 1:02:20 App 图神经网络公开课 505 16 14:12:38 App 图像分割、目标检测、特征提取、边缘检测、图像滤波、人脸识别...终于有人把OpenCV那...