1. 确定学习目标和项目方向。深度学习应用广泛,包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等,明确目标有助于选择合适的学习路径。 2. 学习深度学习基础知识。掌握神经网络的基本概念,如神经元、激活函数、损失函数、优化算法等。 3. 选择合适的编程语言和框架。Python是深度学习领域的主流语言,TensorFlow和PyTorch是两个常用...
仅仅满足于课前和课中的实践是远远不够的,还要以布置实践作业的方式安排学生课后的实践任务。 课堂学习不是知识的灌输,而是要在学习中遵循知识生长的规律,为其提供“生长”条件,使学生在动手操作中经历知识的形成过程。意大利哲学家维柯说:“人们只能清晰地理解他们自己建构的一切。”而要实现知识的自主建构,动手实践...
第一,深度学习这座山,你不爬到一定高度,其实做不出什么新东西来,这跟之前的移动互联网是两码事。跟着网上的教程把例子做出来并不难,但是解决新的问题,并不是谁都能做到的,不客气的说,绝大多数人做不到。即便现在深度学习已经这么火了,能够把这个方法用在新的领域,创造新的网络结构,解决新的问题,这样的研究者...
整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的。 1. 线性回归 - 线性回归是基础。 2. 神经网络 - 线性回归引入非线性激励(保留线性函数的信息,但是又要转化成为非线性,为啥呢?线性的描述能力太有限了,大部分复杂问题都是非线性的)就形成了神经元,神经元组合在一起就构成了最...
深度学习隐喻:将ConvNet层比作Jenga块 逻辑回归让我们从一个简单的“多类逻辑回归”开始。它是一种“浅层”的机器学习技术,但可以用神经网络语言表达。它的体系架构只包含一个有意义的层。在Keras,我们写如下: 代码语言:js 复制 model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=(32,32,3)))model.add(Dense(...
这种交互式学习体验的方式非常适合初学者。此外，所有代码都含有大量的注释，使读者能够迅速理解代码的意图。不仅如此，本书的每一节还配有练习题，通过扫描书中的二维码，可以获取本书的社区地址，与其他学友一起讨论练习题，交流学习心得。👍五、总结与推荐《动手学深度学习》是一本理论与实践相结合的书籍。无论你...
8.带着信心,我开始通过复制和粘贴来逐行实现一些深度学习教程中的代码,并在我自己的电脑上运行代码,尝试训练相关模型。很卡……因为大多数模型需要很长的训练时间,我也没有GPU。 渐渐地,我将编程语言从Javascript转换到了Python,并在Windows机器上安装了Tensorflow。
作为入门爱好者而言,学习深度学习的目的是处理实际工程问题,如果一开始就花费大量时间推导复杂的公式,不仅会把自己搞晕,更会打击学习的积极性,而且理论不紧密结合实践,理解起来比较困难。举个例子,如果一开始我们带着学员,使用深度学习把任意一张图片的风格“迁移”到另一张图片上,比如用深度学习的算法把宠物狗的照片...
公众号成为了如今社交媒体推广最受欢迎的方式之一。越来越多的人开始关注这种新兴的营销手段,希望能够借助它来推动业务。为了增加大家的职业技能,FITI英才协会于2023年4月19日举行了公众号的运营学习活动。 人生在勤,不索何获。 乐 其 中 学习内容: 明确公众号的目标和受众,明确所处...
所以,李沐课程第8节第3课,线性回归从零实践里,梯度下降循环了300次以更新系数w和b,这些系数就是梯度、是要找的向量。 每次更新之后,就以新的向量点的坐标为起点,继续计算方向导数,找到下一个Δz增量最大的向量。 5、课程第九节softmax回归有2个问题: ...