Python数据挖掘与机器学习实战
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机器学习-一天搞懂深度学习 评分:
一天搞懂深度学习
上传时间:2017-08 大小:9.37MB
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一天搞懂深度学习
2018-11-09台大李宏毅老师的讲座《一天搞懂深度学习》,包含视频和讲义
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一天搞懂深度学习Deep Learning Tutorial
2017-11-02一天搞懂深度学习Deep Learning Tutorial
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一天搞懂深度学习ppt
2019-06-21李宏毅教授教學的深度學習 幻灯片在这里 https://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351 【原标题】一天搞懂深度學習--學習心得
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一天学搞懂深度学习
2019-03-03台大教授李宏毅所写,深度学习综述ppt以及他录制的讲解视频, 介绍了深度学习目前的结构,前沿框架。视频配合PPT,适合初学者!
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1天搞懂深度学习
2018-10-10台湾李宏毅的深度学习ppt,深入浅出,非常适合新手入门。
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一天搞懂深度学习.pdf.zip_libraryr3n_一天搞懂机器学习_深度_深度学习 pdf_深度学习入门
2022-07-15台湾李宏毅教授经典讲义,一天搞懂深度学习,深度学习的经典入门资料
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(台湾-李宏毅)一天读懂深度学习
2018-08-17深度学习入门经典,台湾-李宏毅一天读懂深度学习,助力~~~
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台大教授 李宏毅 《一天搞懂深度学习》
2023-06-08今天给大家推荐并解读一份李宏毅老师整理、发布的深度学习优质资源,这份资源是李宏毅老师在 2016 年台湾资料科学年会上发布了一个前导课程“一天搞懂深度学习”。全部讲义包含 300 页 PPT。不夸张地说,是我看过最...
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一天搞懂机器学习(李宏毅)
2021-01-05一天搞懂机器学习,内容包括深度学习的介绍、训练神经网络的技巧、神经网络的变体、下一个浪潮。内容很好,值得学习。
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机器学习和深度学习个人笔记合集
2019-04-17机器学习是当今非常普遍,你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中,您将学习最有效的机器学习技术,并获得实践,让它们为自己的工作。更重要的是,你会不仅得到...
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一天搞懂深度學習
2018-04-23台湾李宏毅教授写的,写的非常好,通俗易懂,可以毫不夸张的说,看完掌握文中的内容,对深度学习进阶创新,有质的帮助。
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【300页干货PPT&视频讲解】一天搞懂深度学习 (台湾资料科学年会课程)
2018-04-15台大教授李宏毅所写,深度学习综述ppt以及他录制的讲解视频, 介绍了深度学习目前的结构,前沿框架。视频配合PPT,学习效果非常棒,非常适合初学者!
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1天学懂深度学习
2018-02-25浅显直白,入门级教程。1天就学会那是不可能的,1天明白这个概念,全局查看还是可以的。
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一天看懂深度学pdf 简单明了
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一天入门深度学习
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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(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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2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON
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2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。