一、深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终
Deep Learning 《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书,全称也叫做深度学习 AI圣经(Deep Learning),由三位全球知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville编著,全书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度...
"""Deep Q Learning:支持离散/连续状态&动作空间,无需 target network 实现稳定高效学习作者: Surfer Zen @https://www.zhihu.com/people/surfer-zenURL: https://zhuanlan.zhihu.com/p/6760622732024 年 01 月注:1. 本代码遵循 MIT 开源协议2. 仅供学习使用,如需在学术论文中使用本代码或本文观点,请进行合...
Python for《Deep Learning》,该书为《深度学习》(花书) 数学推导、原理剖析与源码级别代码实现 - simonliao98/DeepLearning
在深度学习任务中,数据加载和处理是至关重要的一环。 PyTorch提供了强大的数据加载和处理工具,主要包括: torch.utils.data.Dataset:数据集的抽象类,需要自定义并实现__len__(数据集大小)和__getitem__(按索引获取样本)。 torch.utils.data.TensorDataset:基于张量的数据集,适合处理数据-标签对,直接支持批处理和迭...
Hi All, this is a series of blogs that I intend to write about how to use TensorFlow 2.0 for deep learning. 大家好,我打算撰写一系列博客,介绍如何使用TensorFlow 2.0进行深度学习。 In this blog, I will go over how to classify Fashion Mnist data set using TensorFlow 2.0. Last time in Part...
所以深度学习从定义上说是:用多级的方法来学习数据的表达,这是一个简单的想法,但当它的结果出现,其中非常简单的方法,成功的封装后,它最终看上去就像是魔法。 1.1.5 三张图理解机器学习的原理 现在,你知道机器学习是关于映像输入(如图片)到目标(如标签“猫”),这个过程通过观察大量从输入到输出的例子实现。你同样...
Bandit Algorithms for Website Opti...7.8 Fluent Python9.6 Pattern Recognition and Machine L...9.5 动手学深度学习9.3 Deep Learning for Coders with fast...8.4 Natural Language Processing with...7.6 An Introduction to Statistical Learni...9.6 ...
[2] Liu, Y., et al. (2020). “Deep Learning for Spatio-Temporal Data: A Survey.”IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 33(9), 3161-3181. [3] Wang, X., et al. (2021). “Transformer-Based Models for Spatio-Temporal Data Prediction: A Case Study on Traffic Flow For...
Deep Learning 《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书,全称也叫做深度学习 AI圣经(Deep Learning),由三位全球知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville编著,全书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度...