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    AI开发平台ModelArts

    ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

    按需/包周期付费可选,最低0.00元/小时

    导入操作||https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0006.html,创建训练作业版本||https://support.huaweicloud.com/sdkreference-modelarts/modelarts_04_0168.html,什么是ModelArts||https://support.huaweicloud.com/productdesc-modelarts/modelarts_01_0001.html,预置算法简介||https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0045.html,图像分类||https://support.huaweicloud.com/aimarket-modelarts/modelarts_18_0048.html

    https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html

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  • 深度学习心得

    千次阅读 2019-12-05 13:17:48
    从2019年3月份开始学习深度学习,目前也有9个月的时间了,中间由于工作原因也停过一段时间。 逻辑回归和线性回归区别 简单来说,逻辑回归就是解决分类问题,线性回归就是解决线性问题,线性回归是连续的值的输出,...

    从2019年3月份开始学习深度学习,目前也有9个月的时间了,中间由于工作原因也停过一段时间。

    逻辑回归和线性回归区别

    简单来说,逻辑回归就是解决分类问题,线性回归就是解决线性问题,线性回归是连续的值的输出,而逻辑回归主要是实现的是1和0的分类问题。

     

    矩阵的知识

    1、矩阵点乘:各元素逐一相乘,两个矩阵调换顺序

    2、矩阵相乘:A*B:A:m*n ,B:n*c 结果是m*c

    3、矩阵反向求导推理

    更新参数注意的细节

    1、需要同步更新,不要一个参数的更新,用一个张量把所有梯度值都保存下来之后再进行更新

    2、寻找最优解方法

    目前我使用的是梯度下降法,听说这个就是最简单的,还有其他的寻找最优解的算法。但梯度下降缺点就是自己要尝试选择下降速率a(为了打字方面我用a表示速率),其他的高级不需要(会自动寻找下降速率a),但高级的也更复杂,我是看不懂。

    3、损失函数选择

    由于大部分函数都有局部最小时,所以选择损失函数的时候我们一定要用凸函数,也就是整个函数只有全局最小值,没有局部最小值,看了其他的视频后,发

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  • 飞桨PaddlePaddle-零基础实践深度学习心得体会 在接触飞桨之前陆陆续续通过《神经网络与深度学习》了解了一些机器学习与深度学习的相关知识,对于基本概念有所了解。接触到飞桨之后,第一个吸引我的就是零基础入门,...

    飞桨PaddlePaddle-零基础实践深度学习心得体会


    在接触飞桨之前陆陆续续通过《神经网络与深度学习》了解了一些机器学习与深度学习的相关知识,对于基本概念有所了解。接触到飞桨之后,第一个吸引我的就是零基础入门,自我认为有了一定的理论基础,而且有百度飞桨的大佬带学,应该可以入门、实践。第二个吸引的点就是21天带学,希望自己坚持下来21天,看到自己的改变。21天回首,有过活力满满,也有过因为任务焦头烂额,逐渐发现,小有基础远远满足不了实践的要求。21天只是一个开始,前路很长,未来可期。让我下定决心去尝试的是AI Studio提供了免费的算力,为实现复杂模型的训练、测试提供了一个平台。之前停留在理论学习主要的瓶颈是没有合适的算力平台,AI Studio提供了免费的算力,解决了实践应用的最大障碍。
    入门深度学习部分,第一次实践,就发现了自己的问题,对于数据结构、数据格式掌握太弱,不能实现数据的读取、格式的转化,第一次实践任务就没能顺利完成。在实践过程中逐渐发现了自己的短板,从深度学习入门到放弃??
    在计算机视觉部分,发现很多的内容与学习的遥感图像处理内容相似,比如:卷积运算、图像的增广,通过计算机视觉部分的入门学习,实现了深度学习与遥感图像处理之间的联系。也为自己在遥感领域应用深度学习知识有了良好的开端。
    深度学习路上,未来可期!

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  • 1.掌握Python的基础语言、进阶知识和常用的深度学习库,能够利用Python爬取数据并进行可视化分析 2.掌握人工智能基础知识、应用,体验人工智能的前沿技术 3.了解飞桨平台及百度AI技术、应用,掌握AI Studio的使用...
  • 促进“深度学习”的高中地理教学思路探析.pdf
  • 学历案——让深度学习真发生——《学历案与深度学习》读后感.pdf
  • 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种...
  • 基于飞桨实现深度学习心得体会欢迎使用PaddlePaddle安装在线体验框架式的深度学习训练方法深度学习网络的主体工作流程几个常用API函数的简介使用感受 欢迎使用PaddlePaddle 飞桨是源于产业实践的开源深度学习平台...

    欢迎使用PaddlePaddle

    飞桨是源于产业实践的开源深度学习平台,致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。

    安装

    私有化部署,开发灵活,支持离线安装
    推荐有深度学习开发经验、有源代码和安全性需求的开发者使用
    安装界面
    飞桨的安装十分方便快捷,在相应配置环境下只需一行pip即可完成安装。

    在线体验

    飞桨设置了AI Studio工具,提供免费的GPU算力,帮助开发者在线调试。同时提供了丰富的教程和比赛,附有直接的各种数据集接口,方便下载调用。AI Studio

    框架式的深度学习训练方法

    即使是初识深度学习的小白,在飞桨深度学习建模的框架下也能够完成深度学习任务的训练和预测。
    飞桨官方提供了很多可以直接使用的API,能够实现数字识别、图像分类、目标检测等很多基础的模式识别任务。调用方便,参数可调。在这里插入图片描述

    深度学习网络的主体工作流程

    1.获取数据集;
    2.对数据集中的训练数据进行预处理,编写异步读取函数;
    3.选取合适的网络模型,常用各种结构的卷积神经网络,设置相应的网络结构,激活函数,损失函数等要素;
    4.训练参数的配置,选用优化器优化学习过程,选择训练使用的资源支持;
    5.进行训练,保存训练优化后的模型;
    6.恢复训练,对真实场景进行预测。

    几个常用API函数的简介

    // 随机梯度下降算法的优化器
    class paddle.fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate, parameter_list=None, regularization=None, grad_clip=None, name=None)
    //learning_rate (float|Variable) - 用于更新参数的学习率。可以是浮点值,也可以是具有一个浮点值作为数据元素的变量。
    //parameter_list (list, 可选) - 指定优化器需要优化的参数。在动态图模式下必须提供该参数;在静态图模式下默认值为None,这时所有的参数都将被优化。
    //regularization (WeightDecayRegularizer,可选) - 正则化方法。支持两种正则化策略: L1Decay 、 L2Decay 。如果一个参数已经在 ParamAttr 中设置了正则化,这里的正则化设置将被忽略; 如果没有在 ParamAttr 中设置正则化,这里的设置才会生效。默认值为None,表示没有正则化。
    //grad_clip (GradientClipBase, 可选) – 梯度裁剪的策略,支持三种裁剪策略: //GradientClipByGlobalNorm 、 GradientClipByNorm 、 GradientClipByValue 。 默认值为None,此时将不进行梯度裁剪。
    //name (str, 可选) - 可选的名称前缀,一般无需设置,默认值为None
    // 通过with语句创建一个dygraph运行的context,执行context代码。
    paddle.fluid.dygraph.guard(place=None)
    //place (fluid.CPUPlace|fluid.CUDAPlace, 可选) – 动态图执行的设备,可以选择cpu,gpu,如果用户未制定,则根据用户paddle编译的方式来选择运行的设备,如果编译的cpu版本,则在cpu上运行,如果是编译的gpu版本,则在gpu上运行。默认值:None
    // 该接口将传入的参数或优化器的 dict 保存到磁盘上。
    paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(state_dict, model_path)
    //state_dict (dict of Parameters) – 要保存的模型参数的 dict//model_path (str) – 保存state_dict的文件前缀。格式为 目录名称/文件前缀。如果文件前缀为空字符串,会引发异常。
    

    使用感受

    百度大脑AI Studio在进行开发调试时,在Notebook中可以将多个文件关联起来,又可以动态分步执行,相当于一个网页版在线的拥有免费超大算力的开发平台,给深度学习的开发者们提供了一个强有力的工具。

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  • 飞桨-零基础实践深度学习-心得体会学习心得第一课波士顿房价预测深度学习构建模型与完成训练的步骤 学习心得 本月有幸参加了百度AI studio的课程——百度架构师手把手带你零基础实践深度学习,从零开始用代码理解...
  • 机器学习/深度学习算法学习心得

    千次阅读 2018-07-29 00:00:51
    本文的写作目的一方面是总结下自己的学习心得,另一方面是给那些想学习并且想从事算法工程师一点小小的参考,欢迎大家多多交流! 基础学习心得 想要入门机器学习,至少需要提前掌握以下两种技能 必要的数学...
  • 深度学习半年学习心得(如何入门)

    千次阅读 多人点赞 2019-10-16 19:52:28
    从一句代码都不会写到现在学习自然语言处理已经有一年多,虽然标题写的是深度学习学习心得,但其实更多是这一年多的时间里,关于编程、模型等等的学习的回顾和反思。 首先我本科学的是数学,不过说实话学得也不好...
  • 总结了一些深度学习实习的经验和心得,希望能够帮助到你,总结了一些深度学习实习的经验和心得,希望能够帮助到你
  • 吴恩达深度学习第一课第四周作业及学习心得体会,含三元分类问题解决!
  • 学习小结(关于深度学习、视觉和学习体会

    千次阅读 多人点赞 2020-11-06 16:53:59
    今天是2020年11月6日,来到上海正好一个月了,想写一篇学习小结,然后开始尝试一下新的学习方式。 2020年3月开始接触计算机视觉,接触keras框架,当时很多都不懂,一点一点啃,最后顺利完成了我的第一个视觉项目也...
  • 讲的是计算机视觉的起源和深度学习的基本概念之类的,没啥好看的 第2章 Python的安装与使用 怎么装Python和pycharm,网上资料很多。突然讲threading类,目前没明白是啥。 第3章 深度学习的理论基础----机器学习 机器...
  • 学习深度学习心得

    千次阅读 2015-11-05 09:11:19
    1.开始不要学习封装的很好的大库,caffe, torch7. 而要学习高人的scrip scratch.因为封装的很好的库已经把细节隐藏了,而我们开始要学习的就是这个细节。
  • 深度学习:走向核心素养》学习体会 延安市新区第一小学 刘艳华 核心素养该如何培养,是我们在教学中不断要思考的问题。通过阅读《深度学习,走向核心素养》这本书,使我茅塞顿开,原来深度学习就是一种培养核心...
  • 最近,在复习机器学习的相关算法,按照原来的...有点像一个闭环反馈系统,我学习了这种算法,尤其现在深度学习那么多论文出现,以我相对而言熟悉的CV领域,在我学习CS231n的课程时,我在做作业之前,会先看官网的...
  • 总结ppt,里面有两种机器学习或深度学习入门需掌握的算法(包括),有比较详细的个人学习理解(看吴恩达视频学习的)和算法描述。还有几篇关于显著性的论文的部分内容,及其评价措施。
  • 《python深度学习》总结与感想

    千次阅读 2019-05-14 23:21:52
    深度学习方面,刚开始学,只看了吴恩达老师的网课以及这本书。目前,感觉自己还是只学到了皮毛,还是要继续努力啊。要学习的东西还很多,之前的学习过程没有记录过,导致现在很多知识都遗忘了,只希望从现在开始将...
  • 深度学习框架Keras使用心得

    万次阅读 多人点赞 2016-10-12 22:04:19
    最近几个月为了写小论文,题目是关于用深度学习做人脸检索的,所以需要选择一款合适的深度学习框架,caffe我学完以后感觉使用不是很方便,之后有人向我推荐了Keras,其简单的风格吸引了我,之后的四个月我都一直在...
  • 本人亲自总结的计算机视觉方向的资源,适合入门阅读。由最基础的cnn分类到目标检测和分割,包括推荐博客的链接,论文以及一些自己的小经验。适合新手入门阅读~大佬轻喷
  • Python小白逆袭大神·心得体会 通过朋友推送的消息,有幸加入了百度深度学习7日打卡第六期:Python小白逆袭大神训练营。真正的从0开始,对自己来说,是一种机会,也是一项挑战。 第一天 第一天是基本操作和概述入门...
  • 在学习深度学习时,一块GPU是必不可少的。而我,没有。这是一个贫穷的故事,按下不表。经过一番搜索,我找到了AIStudio。这里首先有免费的GPU,这是吸引我的最开始的原因。不过,后来我发现了其他吸引我的东西:百度...
  • 人工神经网络与深度学习学习历程,心得及资料分享-附件资源
  • 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 一、目录结构介绍 checkpoints:是生成唐诗时自动创建的 dataset:存放数据集和读取诗歌文件(poem.py:预处理古诗词) models:存放模型构建(model.py)...
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空空如也

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