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深度学习应用开发学习
件不仅展示了人工智能的演进，也体现了其在系统性思维上的挑战。在机器学习领域，我学习了有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等概念。特别是强化学习，它通过奖励和惩罚机制进行学习，非常适合棋类游戏。而无监督学习中的聚类算法，让我意识到它在日常生活中的广泛应用，比如超市货架的商品
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深度学习之学习率
1%。主要问题是如何设置 ϵ0。若 ϵ0 太大，学习曲线将会剧烈振荡，代价函数值通常会明显增加。温和的振荡是良好的，容易在训练随机代价函数（例如使用 Dropout 的代价函数）时出现。如果学习率太小，那么学习过程会很缓慢。如果初始学习率太低，那么学习可能会卡在一个相当高的代价值。通常，就
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【mindSpore】【深度学习】求指路站内的深度学习教程
老师给了我们个任务，用mindSpore完成一个深度学习，求大佬指路，站内有什么方便的教程。要求不能是花卉识别、手写体数字识别、猫狗识别，因为这些按教程已经做过了（然而我还是不会mindSpore）。尽量简单，我们只要是个深度学习就能完成任务。
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深度学习之学习算法
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：“对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量
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什么是深度学习《深度学习与Mindspore实践》今天你读书了吗?
深度学习是支持人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学生的主要业务之一。深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络
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什么是AI、机器学习与深度学习？
提出“深度学习”概念的Hinton教授加入了google，而Alpha go也是google家的。在一个新兴的行业，领军人才是多么的重要啊！ 总结：人工智能是一个很老的概念，机器学习是人工智能的一个子集，深度学习又是机器学习的一个子集。机器学习与深度学习都是需要
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导入和预处理训练数据集 - CodeArts IDE Online
plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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浅谈深度学习
学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度学习的思想：深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。深度学习应用
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深度学习简介
近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
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认识深度学习
什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下能够更好地完成
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什么是深度学习
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
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深度学习之Bagging学习
回想一下Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造k 个不同的数据集，然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量的学习算法和较小的步长，如梯
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深度学习之学习 XOR
发挥作用的一个简单例子说起：学习 XOR 函数。 XOR 函数（“异或” 逻辑）是两个二进制值 x1 和 x2 的运算。当这些二进制值中恰好有一个为 1 时，XOR 函数返回值为 1。其余情况下返回值为 0。XOR 函数提供了我们想要学习的目标函数 y = f∗(x)。我们的模型给出了一个函数
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机器学习与深度学习的比较
虽然，当数据很小时，深度学习算法表现不佳。这就是是深度学习算法需要大量数据才能完美理解的原因。但是，在这种情况下，我们可以看到算法的使用以及他们手工制作的规则。上图总结了这一事实。硬件依赖通常，深度学习依赖于高端机器，而传统学习依赖于低端机器。因此，深度学习要求包括GPU。这是它
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PyTorch深度学习实战 | 深度学习框架（PyTorch）
图2 动态图2 PyTorch的代码如图2所示，相比于TensorFlow和Caffe而言显得可读性非常高，网络各层的定义与传播方法一目了然，甚至不需要过多的文档与注释，单凭代码就可以很容易理解其功能，也就成为许多初学者的首选。 ■ 图2 PyTorch代码示例
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深度学习之学习算法
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
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适合新手的深度学习综述（4）--深度学习方法
本文转载自机器之心。深度神经网络在监督学习中取得了巨大的成功。此外，深度学习模型在无监督、混合和强化学习方面也非常成功。4.1 深度监督学习监督学习应用在当数据标记、分类器分类或数值预测的情况。LeCun 等人 (2015) 对监督学习方法以及深层结构的形成给出了一个精简的解释。Deng
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深度学习之机器学习基础
深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20
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《MXNet深度学习实战》—1.1.3 深度学习
1.1.3 深度学习在介绍深度学习之前首先需要了解下神经网络，神经网络是机器学习算法中的一个重要分支，通过叠加网络层模拟人类大脑对输入信号的特征提取，根据标签和损失函数的不同，既可以做分类任务，又可以做回归任务。我们知道在机器学习的大部分算法中，特征提取一般都是手动构造的，这部分
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深度学习GRU
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。
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