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    2019-04-07 14:32:51
    阅读量:137
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    2019-04-07 14:46:35
    阅读量:835
    评论:0
  • 这几天刚好有环境,打算学习一下深度学习 看了一圈介绍,发现优达学城的深度学习课程作为入门课程还是不错的 今天看了第一章节的视频,顺便做了任务1 任务1难度不大,按照网站上的说明可以完成下载、打包等工作 Problem 6 没有给代码,下面是我的代码,供大家参考import numpy as npimport picklefrom sklearn.linear_model import Lo
    2016-12-20 22:02:43
    阅读量:6624
    评论:2
  • 不得不说优达学城的课程作为入门还真是不错,打算明年买一个纳米课程试一下。说明任务2可以说是真正开始进入深度学习的领域 还是用任务1处理好的数据集任务分为3个阶段梯度下降算法(线性分类器)批随机梯度下降算法(线性分类器)一层隐藏层数据集使用noMNIST数据集 基于机器性能及运行时间的考量 训练集大小:30000,测试集大小:10000 注意点该代码要求tensorflow >=0.
    2016-12-21 16:39:50
    阅读量:5140
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  • 课程目录│  ├─1 神经网络│      1.欢迎.zip│      2.Anaconda.zip│      3.Jupyter NoteBooks.zip│      4.应用深度学习.zip│      5. 回归模型.zip│      6.Siraj的神经网络.zip│      7.矩阵数学和Numpy复习.zip│      8.神经网络回顾.zip│   ...
    2019-02-19 12:10:50
    阅读量:151
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    2019-03-14 12:34:31
    阅读量:918
    评论:5
  • 深度学习-图片识别(上)本文主要针对优达学城深度学习课程中的练习题,整理练习内容,有兴趣者可结合本文内容然后按练习题实践,帮助理解。任务一:下载并整理数据任务主要完成图片下载、图片内容数字化、选取三个数据集、打乱顺序、持久化数据等,步骤如下:下载包含10个字母的两份图片数据,large与small large与small不止数量大小区别,还在于large中的图片有没...
    2018-03-27 11:39:15
    阅读量:5439
    评论:0
  • 深度学习-图片识别(下)本文主要针对优达学城深度学习课程中的练习题任务4,整理练习内容,有兴趣者可结合本文内容然后按练习题实践,帮助理解。任务四继续之前的代码基础,为模型增加卷积神经层,主要步骤:读取数据,重新格式化 与之前的任务类似,但格式化逻辑有所变化,将原始数据由20000 x 28 x 28格式化为20000 x 28 x 28 x 1,numpy.resh...
    2018-03-30 16:54:08
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    2019-05-01 23:32:14
    阅读量:64
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  • Udacity机器学习笔记——深度学习深度学习是机器学习的一个热门分支,它使用大量的数据里解决与人类感知相关的问题,例如图像识别,语音识别、理解自然语言等。许多公司都将深度学习作为研究的一部分,例如Facebook、Google、Microsoft和百度等。上个世纪八九十年代虽然有关于神经网络的研究,但是由于当时数据量小和计算机运算能力有限,并没有得到广泛的应用,在二十一世纪的前十年关于神经网络...
    2018-11-03 17:56:57
    阅读量:278
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