深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。1.从感知机到神经网络 感知机的模型是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图:输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： z=∑i=1mwixi+bz=∑i=1mwixi+b接着是一个神经元激活函数: si
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2023-07-10 14:40:20
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Life is short, you need Python人生苦短，我用Python– Bruce Eckel5.1 Python简介本章将介绍Python的最基本语法，以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用。5.1.1 Python简史Python是一门解释型的高级编程语言，特点是简单明确。Python作者是荷兰人Guido van Rossum，1982年他获得数学和计算机硕士学位
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2024-08-20 21:57:37
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前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区别就是神经元。 深度学习中重要内容
原创
2022-10-12 23:26:33
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前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的
原创
2022-12-12 22:23:03
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前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深
原创
2022-12-15 17:34:51
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DNN网络结构DNN是从多层感知器发展而来的第三代神经网络，DNN的网络结构分为三部分：输入层、隐藏层、输出层。DNN的层与层之间是全连接的，第\(i\)层的任意一个神经元一定与第\(i+1\)层的任意一个神经元连接.从小的局部模型来讲，DNN和感知器一样，包括：DNN的前向传播算法符号表示输入输出前向传播算法DNN的反向传播算法反向传播算法的用途输入网络结构总层数\(L\)隐藏层与输出层的神经元
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2023-07-31 17:47:41
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# 项目方案：如何查看深度学习模型中卷积层的数量
## 概述
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型结构，其中卷积层是构成CNN的重要组成部分。了解模型中卷积层的数量对于调试和优化模型至关重要。本项目方案将介绍如何通过代码查看深度学习模型中卷积层的数量。
## 步骤
1. 加载深度学习模型
2. 查看模型的结构
3. 统计卷积层的数量
### 加载深度学习模型
首先，我们需要加
原创
2024-05-11 06:50:30
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deep neural network ：DNN对应视频：p171.CNN一般用于影像处理。例如一个很经典的例子：基于CNN的猫狗品种识别。卷积网络=CNN2.CNN所做的就是提取特征，特征就是重复出现的东西，就类似于人类能自动提取直线段、曲线段、角等特征，小特征组合成大特征，大特征相似则图片相似===================================================
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2024-01-08 15:19:32
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机器学习的算法分类(1) 监督式学习：为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记。 (2) 无监督学习：该算法在训练数据中寻找结构，比如寻找哪些示例彼此类似，并将它们分组到各个集群中。深度学习(Deep Learning)是一种机器
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2023-09-29 16:45:19
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# 深度学习算例入门指南
深度学习是一种强大的机器学习技术，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。对于刚入行的小白来说，理解深度学习的工作流程是学习的第一步。以下是实现深度学习算例的一般流程。
## 深度学习算例流程
下面是从数据准备到模型评估的工作流程：
| 步骤 | 说明 |
|----
原创
2024-09-23 06:56:15
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今天我们学习下OpenAI工具包以及神经网络策略学习平衡车的相关知识。OpenAI Gym 介绍强化学习的一个挑战就是为了训练智能体，我们必须有一个工作环境。如果想整一个学习玩Atari游戏的智能体，那么必须得有一个Atati游戏的模拟器。如果我们想训练一个自动行走的机器人，那么这个环境就是现实世界，我们可以直接去训练它去适应这个环境，但是这有一定的局限性，如果机器人从悬崖上掉下来，你不能仅仅点击
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2024-06-18 15:15:06
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小白深度学习入门系列 深度学习的兴起：从NN到DNN神经网络的历史沿革缘起1943年，神经生理学家和神经元解剖学家 Warren McCull...
原创
2021-07-19 14:10:22
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深度学习必会之：深度神经网络DNN
原创
精选
2024-04-11 15:24:57
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DNN基本结构 深度神经网络是基于上述MLP感知机的扩展，DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。MLP可以视为DNN的前身，大致可以分为三层：输入层，隐藏层，输出层，MLP通常很浅，隐藏层就一二层。DNN一般隐藏层大于二，而且激活函数的种类更多。DNN训练过程 如图所示，我们在这里将DNN训练划分为4个过程，分别为前向传播(Forward-Propogation, FP), 反向传播(Backw
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2023-10-13 16:20:15
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mAP(mean average precision)是目标检测算法中衡量算法识别精度的指标，在计算mAP之前，需要先了解一些前置内容：准确率\(90\%\)的准确率，显然此分类算法明显是有极大缺陷的。故，当数据集的分布未知或分布不均衡时，请不要使用这个指标来评估分类算法的准确性。混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是指的这样一个矩阵，矩阵的行为算法预测的类别数量统计，列 为样
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2023-09-09 18:49:29
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# 如何实现深度学习GPU算力
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现深度学习GPU算力：
```mermaid
erDiagram
确认硬件配置 --> 安装CUDA和cuDNN --> 安装Deep Learning框架 --> 配置GPU加速
```
1. **确认硬件配置**：首先，确保你的计算机拥有支持CUDA的NVIDIA GPU，以及足够的内存和计算能力。
2.
原创
2024-05-10 05:46:15
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## 显卡深度学习算力
### 1. 引言
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，在诸多领域取得了巨大的成功。然而，深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源，这使得显卡成为一种重要的硬件设备。本文将介绍显卡在深度学习中的重要性，并讨论如何利用显卡的算力加速深度学习训练。
### 2. 显卡与深度学习
显卡（Graphics Processing Unit，GPU）最初是为了图形渲染
原创
2023-12-05 08:24:13
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LBP，全称Local Binary Pattern，局部二值模式，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性的优点原始LBP算法3×3的矩形块，由1个中心像素和它周围的8个邻域像素组成，若相邻像素值大于或等于中间像素值，则值为1，若小于中间像素值则值为0。然后根据顺时针方向读出8个二进制值(不包括中心的那个值)，然后转换为十进制数，便可以得到中心像素点的LBP值 &
# 如何使用显卡进行深度学习：一篇新手指南
深度学习已经成为现代人工智能的核心技术之一，利用显卡（GPU）进行深度学习计算可以显著提高模型的训练速度。对于刚入行的小白来说，这里将为你详细介绍实现显卡深度学习算力的整个流程，帮助你踏上这条技术之路。
## 整体流程
以下是实现显卡深度学习算力的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
NVIDIA 近日宣布，Facebook 将在其下一代计算系统中采用 NVIDIA Tesla加速计算平台，从而使该系统能够运行各种各样的机器学习应用。即便在最快的计算机上，训练复杂的深度神经网络以进行机器学习也需要花费数日或数周的时间，然而 Tesla 平台可将这一耗时缩短 10-20 倍。如此一来，开发者便能够更快地进行创新和训练更复杂的网络，从而为消费者提供更完善的功能。Facebook 是
