神经网络与深度学习
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神经网络与深度学习(完整版)-Michael Nielsen 评分:
英文全整版,将整个书本的全部英文版整合在一起了,对喜欢读英文原版的人很有用。作者写的很通俗易懂,很不错的英文原版教材。
上传时间:2018-05 大小:13.41MB
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nielsen-neural-networks-and-deep-learning:迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)的书-神经网络与深度学习
2021-04-14尼尔森神经网络和深度学习 迈克尔尼尔森(Michael Nielsen)的书-。 在线书的源代码在,而相关的许可证在文件LICENSE.mnielsen 。
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《神经⽹络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning)
2019-06-11(美)Michael Nielsen 著,Neural+Networks+and+Deep+Learning-神经网络与深度学习.pdf
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NNDL-solutions:迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)的《神经网络与深度学习》一书中的练习和问题的解决方案
2021-05-03NNDL解决方案 迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)的书《 (以及对Python 3和Theano 1.0.3的代码的改编)中的练习和问题的解决方案(数学和代码)。 在这里找到练习和问题的解决方案: 涉及数学: notebooks 涉及代码:以code实现,在notebooks讨论 带有指向nbviewer的链接: 去做 到目前为止,我已经为所有练习和问题提供了解决方案,除了: 第3章p8,p9 第4章p1(c) 第6章p5,p7(theano部分) 贡献 我可能犯了错误,或者提供了不完整或次优的解决方案。 还有一些我还没有解决的问题。 因此,非常欢迎直接进行改进或提出任何建议!
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Neural Network andDeep Learning中英文两本.rar
2019-05-15Neural Networks and Deep Learning英文作者Michael Nielsen,中文版Xiaohu Zhu ,Freeman Zhang翻译
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神经网络与深度学习(Michael Nielsen)
2018-08-05Michael Nielsen版 神经网络与深度学习 中文版高清PDF+代码
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神经⽹络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning (美)Michael Nielsen 著
2018-05-07(美)Michael Nielsen 著 的 《神经⽹络与深度学习》 中文版书籍以及代码
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机器学习CPP:Michael Nielsen的《神经网络和深度学习》一书中的代码已移植到C ++
2021-02-01机器学习CPP:Michael Nielsen的《神经网络和深度学习》一书中的代码已移植到C ++
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practical-matlab-deep-learning:Michael Paluszek和Stephanie Thomas的“实用MATLAB深度学习”源代码-Source code learning
2021-03-25Apress源代码 该存储库伴随着Michael Paluszek和Stephanie Thomas的《 (Apress,2019)。 使用绿色按钮将文件下载为zip格式,或使用Git将存储库克隆到您的计算机上。 发行版 版本v1.0对应于已出版书籍中的代码,没有更正或更新。 会费 请参阅文件Contributing.md,以获取有关如何为该存储库做出贡献的更多信息。
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neural networks and deep learning --michael nielsen
2017-07-24michael nielsen 的neural networks and deep learning ,very nice!
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Neural Networks and Deep Learning- Michael Nielsen
2018-04-24该书是 Michael Nielsen的博客集成的书籍,内容浅显易懂,适合深度学习入门者
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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...
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神经⽹络与深度学习_中文版
2018-06-12神经⽹络与深度学习_中文版,带目录高清版,Michael Nielsen 著。
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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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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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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全新的SOTA模型YOLOv9
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。
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社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
2023-03-16使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
2021-12-14YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在:https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境:https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看:https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者,感谢大家的支持!
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Deep Learning Tuning Playbook(中译版)
2023-01-30由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议,目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版,提供给大家免费下载,因为本人知识水平有限,翻译过程中可能有误,随时欢迎大家指出错误,我会随时更正。
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2023-03-102022年11月30日,OpenAI推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,它可以很好地理解用户意图,做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT上线后,5天活跃用户数高达100万,2个月活跃用户数已达1个亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外,ChatGPT还受到了各国政府、企业界、学术界的广泛关注,使人们看到了解决自然语言处理这一认知智能核心问题的一条可能的路径,并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步,将对搜索引擎构成巨大的挑战,甚至将取代很多人的工作,更将颠覆很多领域和行业。
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