1、测试PyTorch能正常使用GPU： import torch torch.cuda.is_available() 返回结果： True 2、测试Tensorflow能正常使用GPU： 示例一： tf.test.is_gpu_available() 返回结果： True 示例二： gpu_dev ...
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2020-03-02 20:32:33
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NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。 导入库，创建数组 import numpy as np a = ...
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2020-03-02 01:05:09
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无监督预训练网络 卷积神经网络 循环神经网络 递归神经网络 机器学习，深度学习代做 图像处理 代做机器学习深度学习算法 knn kmeans 聚类分析 图像识别 图像分割 超分辨率图像算法分析 常见深度学习算法LeNet AlexNet SPPNet等等 vx：wxid910000 扣扣：27738 ...
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2020-03-01 14:47:53
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过拟合现象，即模型的训练误差远?于它在测试集上的误差。虽然增?训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价?昂。本节介绍应对过拟合问题的常??法：权重衰减（weight decay）。 一、方法 权重衰减等价于 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩 ...
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2020-02-28 01:35:13
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?感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。 即权重越大，对应 该权重的 信号的重要性就越高。 ?偏置b用来调整神经元被激活的容易程度 ?单层感知机的局限性在于只能分割表示线性空间， 多层感知机可以表示非线性空间。 ...
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2020-02-26 20:59:00
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2020-02-26 对计算机视觉深度学习方面的任务概述 # include 图像分类 图像检测 目标检测 语义分割 实例分割 目标追踪 图像生成 图像检索 图像描述 ...
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2020-02-26 18:48:24
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张军平 著 2019年出版 博主很喜欢这本书，作者知识广博，信息密度和趣味性恰到好处。 摘要：本书科普性地介绍了人工智能前沿进展，着重从人类错觉的角度，浅显易懂地剖析了智能体在视、听、语言等方面存在的各种错觉和犯错，以及AI在发展中的一些新颖的方向。 贝叶斯先验的有限性，与人的全部终身经历的冲突。复 ...
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2020-02-25 18:06:28
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一.损失函数的使用 损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss= ...
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2020-02-25 17:58:18
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是否要使用端到端的深度学习？（Whether to use end-to-end learning?） 假设你正在搭建一个机器学习系统，你要决定是否使用端对端方法，我们来看看端到端深度学习的一些优缺点，这样你就可以根据一些准则，判断你的应用程序是否有希望使用端到端方法。 这里是应用端到端学习的一些好 ...
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2020-02-25 14:44:47
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深度学习算法对训练数据的胃口很大，当你收集到足够多的带标签数据构成训练集时，算法效果最好。 这导致很多团队用尽一切方法收集数据，然后把它们堆到训练集里，让训练的数据量更大。但是有些数据，甚至是大部分数据，都来自和开发集和测试集不同的分布。所以深度学习时代，越来越多的团队都用和dev set、test ...
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2020-02-25 14:26:24
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