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神经网络和深度学习中文完整版neural-networks-and-deep-learning-zh2 评分:
神经网络和深度学习中文完整版neural-networks-and-deep-learning-zh2
上传时间:2018-09 大小:5.6MB
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Neural Networks and Deep Learning中文版
2018-04-05原英文网站:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 中文翻译:https://www.gitbook.com/book/hit-scir/neural-networks-and-deep-learning-zh_cn/details 方便无梯子的同学:链接: https://pan.baidu.com/s/12UVkF4M1WUPAvZC28BH0vA 密码: hq7x
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《Neural Networks and Deep Learning》中文版
2018-11-14非常清晰非常清晰!!!Michael Nielsen 大神的 《Neural Networks and Deep Learning》 网络教程一直是很多如我一样的小白入门深度学习的很好的一本初级教程。不过其原版为英文,对于初期来说我们应该以了解原理和基本用法为主,所以中文版其实更适合初学者。幸好国内有不少同好辛苦翻译了一个不错的中文版本,并且使用 LaTex 进行排版以方便阅读。
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Neural Network & Deep Learning 完整中文版(入门经典)
2017-10-27神经网络与深度学习完整中文版,入门经典教材,适合新手学习
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Neural Networks and Deep Learning--中文翻译
2018-04-20Neural Networks and Deep Learning-神经网络与深度学习,中文翻译版本
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neural-networks-and-deep-learning
2018-07-04深度学习神经网络相关的书籍 中文版 比较清晰易懂 .......................................................................................... 其余凑字数
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neural networks and deep learning zh_cn
2018-06-21本项目是Neural Networks and Deep Learning的中文翻译 转载自微信公众号 HIT_SCIR
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neural-networks-and-deep-learning书籍源代码
2018-10-04neural-networks-and-deep-learning书籍的一些demo,使用python2编写,有需要可以下载
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neural-networks-and-deep-learning-master 深度学习与神经网络.zip
2019-05-18neural-networks-and-deep-learning-master 深度学习与神经网络中英文,以及源码2.7,至于3.0本人实践后会在博客更新
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NeuralNetworksAndDeepLearning
2018-11-16NeuralNetworksAndDeepLearning中英文混合版
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neural-networks-and-deep-learning-zh_cn
2018-06-20neural-networks-and-deep-learning-zh_cn neural-networks-and-deep-learning-zh_cn
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neural networks and deep learning 神经网络与深度学习
2019-02-21《神经网络与深度学习》- Michael Nielsen 神经网络是有史以来最美丽的编程模型之一。在传统的编程方法中,我们告诉计算机该做什么,将大问题分解成许多小的、精确定义的任务,计算机可以轻松执行。相比之下,在神经网络中,我们不告诉计算机如何解决我们的问题。相反,它从观测数据中学习,找出自己的解决方案。从数据中自动学习听起来很有希望。然而,直到2006年,我们才知道如何训练深度神经网络超越更传统的方法,除了一些特殊的问题。2006年发生的变化是在产生了所谓的深度神经网络相关的技术。这些技术现在被称为深度学习。 它们得到了进一步的发展,今天,深度神经网络和深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理的许多重要问题上取得了杰出的表现。谷歌、微软和Facebook等公司正在大规模部署它们。这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念,包括深度学习的现代技术。读完这本书后,你将会编写出使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础来利用神经网络和深度学习来解决你面临的问题。
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神经网络和深度学习neural networks and deep-learning-zh.pdf
2021-08-22神经网络和深度学习
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深度学习 [deep learning] 最新中文高清版
2017-11-22深度学习 高清版 [美] Ian,Goodfellow,[加] Yoshua,Bengio,[加] Aaron ... 著 2017年7月 最新版 京东售价112元
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workshop-neural-nets-and-deep-learning:NBIS神经网络和深度学习研讨会
2021-05-28NBIS神经网络和深度学习研讨会 这是神经网络和深度学习研讨会的NBIS存储库。 设置课程。 拟议的课程计划时间表如下: 希望在第45周(2020年11月2日至8日)之前,与我们分享课程的每个老师/部分的大纲。 这并不意味着届时所有的讲座和实验室都应该准备就绪,而是要给出涵盖哪些概念的想法,或者计划使用哪些工具和硬件。 在下一周,我们将尝试举行简短的一对一(或会议式)会议,以进一步讨论,然后是 与所有人开会的会议,提出最终纲要 我们的目标是在11月底之前使所有材料都处于工作状态 课程资料。 每个会话都应创建一个文件夹session_XX ,相关文件应保留在该文件夹下。 如果需要,为lecture和lab创建单独的子文件夹。 实验室/教程的主要格式是Jupyter笔记本(iPython),例外是R中关于keras的会话(当然) 推荐但绝不强制使用的讲课格式也是Jupyter笔记本
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2022-07-14利用matlab实现深度学习的bp算法,旨在实现深度神经网络的架构
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2022-07-13癫痫脑电图(EEG)异常波精准识别深度学习CNN卷积神经网络
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《neural networks and deep learning》《神经⽹络与深度学习》带书签包含python3.6代码
2018-01-28《neural networks and deep learning》《神经⽹络与深度学习》带书签包含python3.6代码 清晰版本请放心适用
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2021-03-18deep-neural-networks-992:深度神经网络课程作业和项目
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matlab精度检验代码-neural-network-and-deep-learning-with-MATLAB:我是深度学习的初学者,我发
2021-05-22matlab精度检验代码用MATLAB进行神经网络和深度学习 我是深度学习的初学者,我发现Michael Nielsen的在线电子书很棒! 同时,我是具有10年经验的MATLABer 。 在这个项目中,我将重写Michael使用MATLAB在Python中所做的工作。 我这样做的一部分是摘录Michael的书,另一部分是让其他MATLAB用户阅读和欣赏本书。 档案内容 nnet.m :对应于network.py nneto.m : nnet.m的另一个矢量化版本,不对应于Michael的书中的任何代码。 但是迈克尔确实评论了与network.py进一步向量化有关的内容 test_nnet_MNIST.mlx :这是包含实时输出的MATLAB实时脚本。 使用与迈克尔在书中说明的配置相同的配置。 即净尺寸[784、30、10]这大约需要600秒才能完成30个纪元 __NNET_MNIST_README_20190118.txt : test_nnet_MNIST.mlx中显示的结果的可读版本。 请注意,它们来自不同的试验,因此不完全相同 test_nneto_MNIST.mlx :再次运行
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2021-05-03神经网络与深度学习 这是我对吴安德(Andrew Ng)的特殊课程“”的分配,该特殊课程包括五门课程: 在本课程中,您将学习深度学习的基础。 完成本课程后,您将: 了解推动深度学习的主要技术趋势 能够构建,训练和应用完全连接的深度神经网络 知道如何实现有效的(矢量化)神经网络 了解神经网络架构中的关键参数 本课程还教您深度学习的实际工作原理,而不是仅提供粗略的描述或表面描述。 因此,完成学习后,您将能够将深度学习应用于自己的应用程序。 如果您正在寻找AI的工作,在完成此课程后,您还可以回答基本的面试问题。 编程作业: 带有Numpy的Python基础知识 神经网络心态v3的Logistic回归 具有一个隐藏层v3的平面数据分类 逐步构建您的深度神经网络v3 深度神经网络应用程序v3 [笔记本] [py] 改善深度神经网络:超参数调整,正则化和优化 完成本课程后,您将:
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
2024-03-12YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
2023-11-12这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer 不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现