【专栏订阅必读】ChatGPT强大魔力的关键因素之一是应用了强化学习模型，本文系统梳理强化学习中环境、智能体、奖赏、动作、状态等关键概念，并给出深度强化学习框架。
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在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有...
通过本文的学习，读者将能够深入了解深度学习的基础知识，为进一步学习和应用深度学习打下坚实的基础。深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，它通过构建多层神经网络来实现对数据的高效处理和分析。
深度学习是机器学习中的一种基于人工神经网络的机器学习方法，其关键在于通过多层神经网络对输入数据进行逐深度学习是机器学习中的一种基于人工神经网络的机器学习方法，其关键在于通过多层神经网络对输入数据进行...
见到的一个解释: 自监督学习让我们能够没有大规模标注数据也能获得优质的表征，...https://mp.weixin.qq.com/s?subscene=3&__biz=Mzg5ODAzMTkyMg==&mid=2247488297&idx=1&sn=9fe39fe524bc9aa90f90..
卷积神经网络（CNN）的应用领域广泛，尤其在图像处理方面，CNN已经成为了一种革命性的工具。本章将深入探讨CNN的架构、典型应用案例以及性能分析，旨在为读者提供一个全面的视角，理解CNN在图像处理中的核心作用及其...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术，它旨在让计算机代理(Agent)在环境(Environment)中学习如何做出最佳决策，以最大化累积奖励(Cumulative Reward)。强化学习的...
深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络结构来学习和处理复杂的数据。深度学习的核心是神经网络，它由多个层次的节点组成，每个节点都有权重和偏差。通过训练神经网络，我们可以让其在给定的...
最近有粉丝找到我问了三个关于深度学习的问题，也算是小作业吧，做完之后我便写下这篇文章分享给大家，我的答案仅供参考学习，如有疑问或建议欢迎提出！
FLOPs（s小写） ：是floating point operations的缩写（s表示复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。 我们来计算一个卷积的FLPOs： 卷积层（不考虑激活函数）：(2×Cin×K2−1)×H...
导数的链式法则是微积分中的一个重要法则，用于求解复合函数的导数。如果有两个函数yguy = g(u)ygu和ufxu = f(x)ufx，那么这两个函数的复合ygfxygfx))的导数可以通过链式法则求得。
非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分。
在机器学习和深度学习中，代价函数非常重要。所以十分有必要弄个清楚代价函数相关的概念和性质。本文介绍了什么是代价函数，然后列举了常用的三种代价函数，并对其中的二次代价函数和交叉熵代价函数进行了比较。
《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍，它不是教科书，作者已尽量把公式减少到最少，以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的...
深度学习是一种人工智能技术，它旨在模仿人类大脑中的神经网络学习从数据中抽取出知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行复杂的模式识别和预测，从而实现人工智能的目标。 深度学习的发展历程可以...
深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑的学习和推理过程，以解决复杂的问题。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的表示和抽取特征，从而实现对复杂数据的理解和预测。 深度学习的发展...
深度学习是一种人工智能技术，它旨在模仿人类大脑中的神经网络学习和理解数据。深度学习算法可以自动学习从大量数据中抽取出特征，并且可以处理结构化和非结构化的数据。这使得深度学习成为了人工智能领域的一个热门...
比如假设decay=0.999，一个更直观的理解，在最后的1000次训练过程中，模型早已经训练完成，正处于抖动阶段，而滑动平均相当于将最后的1000次抖动进行了平均，这样得到的权重会更加鲁棒。滑动平均（exponential ...
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是值得深入学习研究且非常有意思的领域，但是其数学原理复杂，远胜于深度学习，且脉络复杂，概念繁杂。强化学习是一个序贯决策过程，它通过智能体（Agent）与环境进行...
Helpful Resources Fundamentals of Deep Learning – Starting with Artificial Neural Network Practical Guide to implementing Neural Networks in Python (using Theano) ...A Complete Guide on Gettin
本篇为深度学习系列教程的引言，以房价预测为例，讲解神经网络(Neural Network)模型结构和基础知识，并介绍针对监督学习的几类典型神经网络：Standard NN，CNN和RNN等知识
0 1 0 TP：实际正类预测为正类的数量； FN：实际正类预测为负类的数量；...精确率（被预测为正例的示例中实际为正例的比例）： precision=aa+c=TPTP+FPprecision = \frac{a}{a+c}=\frac{TP}{TP+FP}p
sklearn是专注于机器学习的库，它在神经网络的模块中特地标注：sklearn不是用于深度学习的平台，因此这个神经网络不具备做深度学习的功能，也不具备处理大型数据的能力，所以神经网络在sklearn中颇有被冷落的意思。...
本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理，同时提供Python实现代码、训练数据集，...
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