一阶函数可导等于可微，多维函数可微必可导，可导未必可微。多维导数为偏导数，用降维思维求各个方向的导数并用向量将之合成为一个合向量，该合向量就是该点处的偏导数。设函数y= f(x)，若自变量在点x的改变量Δx与函数相应的改变量Δy存在如下的关系：Δy=g(x)Δx+ο(Δx)【实际上可简化成（x+Δx，y+Δy）的点存在，由于未限制Δy和Δx的正负，实际上是一个基于（x，y）的，半径与Δy和Δx有关
构建深度学习模型是一项复杂的任务，充满了交互设计决策、数据工程、参数调整和实验。能够使用强大的工具来进行版本控制、存储和分析流程的每
原创
2024-04-24 10:57:19
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深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得了非常不错的效果，如图片识别，语音识别，在安全领域甚至还有识别加密的协议等。如图片，语音领域实验室准确率都超过了90%。
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2021-07-13 16:16:31
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1、现状： 深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得
原创
2021-07-13 16:16:41
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# 深度学习 可导
## 引言
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型来学习输入数据的表示信息。在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，它通过反向传播算法来计算模型参数的梯度，并更新参数以最小化损失函数。然而，对于一些特殊的任务，例如图像生成、强化学习等，我们希望能够对模型输出的某些特定部分进行优化。这就需要用到可导性。
本文将介绍深度学习中的可导性，并通过代码示例演示可导
原创
2023-08-19 13:55:25
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2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型，在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。20
目标函数，损失函数和代价函数基本概念：损失函数：计算的是一个样本的误差代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均目标函数：代价函数 + 正则化项通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数，算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。在分类或者回归问题中，通常使用损失函数（代价函数）作为其目标函数。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的
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2024-02-03 16:40:48
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# 动作理解与深度学习
在日常生活中，我们经常通过观察动作来理解情景。例如，看到一个人打篮球，就能够推测他在进行运动或比赛。随着深度学习技术的发展，计算机能够像人类一样理解动作，并应用于视频监控、智能家居、体育分析等多个领域。本文将介绍动作理解的基本原理及其在深度学习中的实现方法。
## 什么是动作理解？
动作理解是指通过分析视频或运动序列，识别并解释其中的动作。动作理解不仅仅是识别出动作的
原创
2024-09-12 05:22:59
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深度学习可形变卷积 Deformable Convolutional Networks 参考文献链接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf 参考代码链接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets 可形变卷积
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2020-05-08 07:51:00
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## 深度学习可复现性
在深度学习领域，研究者们经常遇到一个重要的问题，那就是实验的可复现性。可复现性指的是一个研究工作或实验的结果能够被其他人在相同条件下重复，并得到相似的结果。在深度学习中，由于模型的复杂性和参数的多样性，保证实验的可复现性变得尤为重要。
### 可复现性的重要性
保证实验的可复现性有助于加强研究结果的可信度和稳定性。如果一个研究工作无法被其他人复现，那么其科学价值就会大
原创
2024-04-30 03:46:26
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简介： 当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候，你可曾想，你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易，相处不易，不断磨合，打造你们的默契，最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样，输入各种不同的参数，进行训练拟合，最后输出拟合结果。 恋爱又不易，且学且珍惜！ 【导言】目前人工智能非常火爆，而深度学习则是引领这一火爆现场的“火箭”。于是，有关“深度学习”
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2024-01-26 09:03:50
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理解卷积神经网络CNN，特别是对第一次接触卷积神经网络的人来说，经常会对诸如卷积核、滤波器、通道等概念和他们的堆叠架构感到困惑。然而卷积是强大且高度可扩展的概念，在本文中，我们将逐步分解卷积操作的原理，将他与标准的全连接网络联系起来，并且探索如何构建一个强大的视觉层次，使其成为高性能的图像特征提取器。二维卷积：操作二维卷积是一个相当简单的操作：从卷积核开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在 2
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2024-08-12 15:20:36
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构建深度学习模型是一项复杂的任务，充满了交互设计决策
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2022-11-30 13:56:59
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深度学习是指由许多层组成的人工神经网络。“深”是指层数多。相比深度学习，其他的许多机器学习算法是浅的
原创
2023-04-19 11:50:52
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【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述（张新明等）文章主要内容：全面综述了图像语义分割算法的常用分类及最新成果，详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的四个参数的实际表现性能，对此领域的未来进行展望并提出了相关问题。文章部分摘要 0 引言 图像语义分割是像素级别的密集分类问题，其目标是对图像中的每个像素进行语义信息标注。语义分割广泛应用于自动驾驶、肝癌检测
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2024-01-09 09:11:05
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1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？ 傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、
深度学习中Embedding的理解 一、总结 一句话总结： Embedding就是把高维的one-hot进行降维的过程。 1、Embedding的概念引入？ 1)、一维列表也不行，二维稀疏矩阵也不行，怎么办呢？这里就引入了Embedding的概念，由密集向量表示，实现降维！ 2)、“并不是每个单词都
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2020-09-25 04:38:00
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视频理解是当前计算机视觉研究领域中备受学术界和工业界关注的方向，随着视频行业的高速发展，如何利用
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2022-10-12 20:17:19
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# 视频理解是深度学习吗？
视频理解作为一个重要的研究领域，近年来得到了越来越多的关注。随着深度学习技术的快速发展，许多人开始探讨视频理解与深度学习之间的关系。在这篇文章中，我们将探讨视频理解的基本概念、使用深度学习的方法，以及一些代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 视频理解的基本概念
视频理解旨在让计算机能够理解视频内容，包括图像、声音和时间等多维信息。传统方法通常依赖于手工提取
关于CNN可视化：卷积核filter可视化feature map可视化卷积核filter可视化<1>借助反向decode的过程实现filter可视化所谓filter可视化，不是简单的从filter的weights和biases从看出filter的样子，而是应该从filter的机制出发，去理解filter到底“看到了什么内容，``想看到什么内容``” 对于CNN，作为model
