先来看一下我们要讲述哪些经典的网络模型，如下：LeNet ：最早用于手写数字识别的ang LeCun等
主要使用pytorch来构建自己的网络，会一步步列出构建步骤，让你对构建网络模型的方法步骤有清晰的认识！！！
yolo系列算法之yolov1--yolov5详解
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?作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题?往期回顾：霍夫直线检测原理详解 霍夫直线检 代
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这里，感觉用纯文字不能很好的表达推导的过程，我把自己 习这部分时觉得讲的比较好的一位老师推荐给大家，（都是纯手工板书推导）一共有好几节内容，看完相信你会对支持向量机及其推导过程有一定的认识，链接如下：支持向量机视频—大海老师...
GAN简介及原理分析生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model，下文简写G）和判别模型（Discriminative Model，下文简写D）的互相博弈学习产生相当好的输出。判别模型（D）的任务就是判断一个实
本文主要讲述了Adaboost算法，详细阐述了其原理，同时通过实例对算法进行解释，相信你通过读此文章，会对Adaboost有一定了解。这篇文章中强分类器错误率为0的解释不全，本文有对其详细的解释。当然非常推荐大家阅读七月的文章，因为他的文章都写的太好了。因为自己是在Word上编写的，上传会乱码，故这里就放上了图片，为方便阅读，我把原文档放到了gitee上，大家可以很方便的下载查看,链接如下：Ada
作用。(注：决策树既可以做分类也可以做回归，此处主要讨论分类的决策树）图中共有五个人，现需要从中挑选出可能喜欢打篮球的人。那么我们就可以通过年龄和性别这两个指标去进行选择，第一步筛选出年龄小于15岁的两人，第二
1.算
1. 简介2. 计算过程3. 权重偏置更新公式推导4. BP神经网络优劣势1. 简介BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其
1. 感知器简介感知器，也可翻译为感知机，是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。 1957年，Frank Rosenblatt从纯数学的度重新考察这一模型，指出能够从一些输入输出对( X , y）中
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