1.1.1深度学习概念
深度学习利用多层神经网络结构，从大数据中学习现实世界中各类事务能直接被用于计算机计算的表示形式，被认为是智能机器可能的“大脑结构”。
简单的说，深度学习，就是使用多层神经网络来进行机器学习。
神经网络，它是一个带参数的函数，通过调整参数，可以拟合不同的函数。
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2016-05-26 22:01:43
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深度学习就是用层数较多(深)的人工神经网络从数据中学习输入与输出之间映射关系的算法,而人工神经网络是受生物神经网络的结构和功能启发下设计的
1.什么深度学习,深度工作? 2.怎么达到深度学习,深度工作?
原创
2021-07-13 17:43:28
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1.什么是深度学习 1.1人工智能、机器学习与深度学习 1.1.1人工智能 人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化 符号主义人工智能（1950s~1980s），专家系统（1980s） 1.1.2机器学习 查尔斯 • 巴贝奇发明分析机（1930/40s） 阿兰 • 图灵在1950 年发表具有里 ...
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2021-07-18 14:10:00
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文章目录1. 深度学习和机器学习？2. 深度学习过程的通俗理解 在这里BB两个小问题，一是深度学习和机器学习有什么关系，二是如何俗气的描述深度学习在做什么？1. 深度学习和机器学习？ 机器学习研究如何使计算机系统利⽤经验改善性能。而在机器学习的众多研究⽅向中，表征学习关注如何自动找出表示数据
什么是集成深度学习
集成深度学习，顾名思义，是将多个深度学习模型组合在一起，以提高模型的预测性能。通过集成多个模型，我们可以利用各个模型的优势，减少单个模型的偏差和方差，从而获得更稳健的预测结果。在这篇博文中，我们将很详细地介绍集成深度学习的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好合适的环境。下面是安装相关依赖的指南。在不
# 什么是噪声？深度学习中的噪声处理
在深度学习中，噪声是指在训练数据中随机添加的不必要的数据干扰，这可能会导致模型学习到错误的信息，降低模型性能。为了解决这类问题，我们可以采取一些步骤来处理和减少噪声。以下是一个处理深度学习中的噪声的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
原创
2024-08-26 06:55:54
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# 深度学习中的噪声
在深度学习的世界中，噪声是一个重要而复杂的概念。理解噪声不仅有助于提高模型的准确性，还有助于提升模型的鲁棒性。在这篇文章中，我将带领你通过一个简单的示例，了解深度学习中的噪声，具体包括噪声的定义、影响以及如何处理噪声的步骤。
## 噪声的定义
噪声通常指在数据中不相关或不必要的信息，它会干扰深度学习模型的训练。噪声可以来源于多种因素，比如数据采集的误差、通信质量的衰减，
原创
2024-08-29 05:26:44
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在图像处理中，通道是一个非常重要的概念，下面是高人对通道的解释。http://dt.hxsd.com/game/ll/200604/107038.html通道在图像处理中的应用作者：chen2354 如果问“什么是 photoshop 中最重要、最不可缺少的功能？”相信很多人的回答是“图层”。其实，在 photoshop3.0 之前，根本没有图
翻译
2024-08-31 17:14:16
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一 机器如何学习机器学习就是通过自身运行，习得（学习）事物的规律和事物间的关联让一段程序了解客观世界变化万千的事物，则必须将这些事物数值化，将事物的变化和不同事物之间的关联转化为运算说到数值，大家可能本能地想到 int、double、 float……但实际上，如果将一个语言要素对应成一个标量的话，太容易出现两个原本相差甚远的概念经过简单运算相等的情况。假设“苹果“被转化为2，而“香蕉”被转...
原创
2021-08-02 15:32:05
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什么是深度学习深度学习有如下一些众所周知且被广泛接受的定义。（1）深度学习是机器学习的子集。（2）深度学习使用级联的多层（非线性）处理单元，称为人
原创
2022-05-01 17:14:58
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今天在学习过程中碰到一个自己不懂的常识：Reinforcement Learing（强化
原创
2022-07-18 21:36:44
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摘要：结合在并行编程实践和《并行计算》课程教学经验，分析了面向非计算机专业学生的《并行计算》课程的设计原则和目标，探索了《并行计算》课程的教学内容设计。通过基础知识与并行编程知识讲授并重、讲授与实做并重的授课方式，重点培养学生应用并行计算解决实际应用问题的能力。关键词：并行计算；教学方法；探讨一课程设计原则和目标(一)设计原则《并行计算》课程的学习内容主要包括：并行算法设计、并行计算机体系结构和并
# 深度学习中的CSP层
在深度学习的领域中，模型的复杂性和灵活性不断提高，新的网络结构与层次应运而生。最近，引入的CSP（Cross Stage Partial）层，成为了在网络设计中一种颇具吸引力的选择。本文将为您详细介绍CSP层的特性、优势及其实现方式，并提供代码示例来帮助您理解。
## CSP层概述
CSP层最初是在DenseNet和ResNet架构的基础上提出的，它很大程度上旨在解
关于深度Deep learning
Depth estimation
Deep Depth不一样的Depth estimation指的是估计图片中每个像素点到相机的距离，或者说每个像素点的深度。Deep learning指得神经网络中的层数深。机器视觉和深度学习是人工智能里面的两个不同的研究领域，虽然两个领域里面可能有一些术语会一样，但是由于应用场景不一样，同一个术语所代表的含义也是不一样的。例子
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2023-11-01 21:29:02
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所谓深搜（也叫回溯法）就是采用的是“一直往下走，走不通了就掉头，换一条路再往下走”总结来说就是递归的枚举深度优先搜索的实质就是穷举，按照一定的顺序和规则不断地去尝试，直到找到问题的解。对于一个问题的第一个状态叫做初始状态，最后要求的状态叫做目的状态。在搜索的过程中，对当前状态进行检测，如果当前状态满足目的状态，那么这个当前状态就是结果之一。为什么要取消标记：深搜搜到底以后，结束dfs（），该点不会
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2023-12-23 21:46:46
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一：性能分析N+1问题 级联的优势就是能够方便快捷的获取数据。比如学生和学生成绩信息往往是最常用的级联信息，这个时候级联完全是有必要的，级联最好不要超过三层，多层级联会导致复杂性的增加，不利于理解和维护。同时级联也存在严重的问题，例如我只对学生课程和成绩感兴趣，就不用取出学生证和健康情况表了。
“深度学习就是电脑自己从海量数据里学会认东西、做决策。” 想象一下教一个小朋友认识什么是“猫”： 最初级的方法（规则法）： 你
在Bert的论文中看到了Feature-based和Fine-tune这两种无监督的NLP学习方法，对这两个概念一直以来都不太理解，今天来总结下。Feature-basedFeature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中，例如在TagLM[1]中，采用了两个单向RNN构成的语言模型，将语言模型的中间结果。引入到
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2024-07-09 13:01:16
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# 深度学习中的 Downstream Dataset
在深度学习的研究和应用中，我们常常听到“downstream dataset”这一术语。为了更好地理解它，我们将探讨什么是下游数据集（downstream dataset），它在深度学习中的重要性，以及如何在实际应用中使用它。本文还将提供一个代码示例，帮助读者更直观地理解该概念。
## 什么是 Downstream Dataset？
“
