”深度学习python 向后传播python“ 的搜索结果

     近年来，深度学习在多个领域都得以广泛应用并取得了显著的成绩。2012 年 10 月，Hinton教授及他的学生采用深度卷积神经网络模型在著名的 ImageNet 问题上取得了当时世界上最好的成就，引发了社会各界人士的广泛关注...

     Simulink 是 MATLAB 最重要的组件之一，它提供了一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境下，无须大量书写程序，只需通过简单、直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink 是用于动态系统和...

     时间序列的预测问题，在机器学习中也是比较复杂的一类问题。传统的机器学习中不擅长处理这类问题，通常会采用循环神经网络来解决这类问题。在这里先介绍一下如何使用多层感知器来处理时间序列问题，以便与循环神经...

     一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算法，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，...

     随着深度学习的迅猛发展，其应用也越来越广泛，特别是在视觉识别、语音识别和自然语言处理等很多领域都表现出色。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习中应用最广泛的网络模型之一，也...

     数字视频处理技术指将一系列静态图像以信号方式加以采集、标记、处理、保存、传输和重现等各种技术的综合。经验证，画面的变化由每秒超过 24 帧以上连续的图像产生时，根据视觉暂留原理，人眼将无法辨别单幅的静态...

     在日常学习和生活中，人眼是人们接收信息最常用的通道之一。据统计，人们日常处理的信息有 75%～85%属于视觉信息范畴，文字信息则占据着重要的位置，几乎涵盖了人类生活的方方面面。如对各种报纸期刊的阅读、查找、...

     视觉通道是人类感知外部世界的主要入口，图像则是多维度信息最直接的表现方式，更有“一图值千金”的谚语。但是，图像往往包含较多的信息量，文本方式很难表达其全面内容，因此对图像信息进行检索很难进行抽象建模。...

     语音识别是一门覆盖面很广泛的交叉学科，与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别通过语音信号处理和模式识别理论使得计算机自动识别和理解人类口述的语言，...

     在深度学习范式中,迁移学习通常是指在问题中使用在另一个问题中预训练的模型作为起点。计算机视觉和自然语言处理中的问题通常需要大量的数据和计算资源来训练一个有意义的深度学习模型,而迁移学习可以减少对大量训练...

     在机器学习的常见问题中还有一类是回归问题，本章将介绍一个回归问题的实例。回归问题是用来预测趋势的一类问题，如价格预测、乘客人数预测等。在这里将使用波士顿房屋价格数据集来演示如何分析这类问题。在这个项目...

     Python深度学习由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(Franc.ois Chollet)执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用编辑推荐适读...

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