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神经网络核心算法与深度学习项目实战

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简介:
本课程聚焦于解析神经网络的核心算法,并通过多个实际项目的操作实践来深入理解并运用深度学习技术。 课程导语:人工智能是当前最热门的行业之一,在资本和技术的支持下正在快速发展。全球市值前五的企业都致力于推动这一领域的发展目标:即实现人工智能技术的进步与应用。近年来,随着理论科学向实际生活中的落地转化,人工智能逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分,相关职位也变得炙手可热。在深度学习中,从AlphaGo战胜李世石那一刻起,该领域的技术和研究就引起了社会各界的广泛关注,并且无论是在学术界还是工业界都取得了重大突破和广泛应用。其中最热门的研究领域包括图像处理与自然语言处理等。对于想要入门深度学习的学习者来说,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是最基础也是最重要的两种模型类型。 然而,在网上查找关于深度学习的资料时会发现,许多资源的知识点分散且内容不系统化,并且大部分以理论为主、实际操作较少。这导致了较高的学习成本以及入门难度较大等问题。因此本课程旨在从最简单的神经元开始讲解,全面覆盖深度学习的基础知识和技能,帮助大家快速成为人工智能领域的初学者。 讲师简介:赵辛是人工智能算法科学家,在2019年被福布斯评为科技界U30杰出青年,并且获得了深圳市海外高层次人才(孔雀计划)的认可。他拥有澳大利亚新南威尔士大学的全额奖学金博士学位,并在国际期刊上发表了多篇学术论文,这些文章均已被SCI收录。此外,他还曾担任过深圳微埃智能科技有限公司的联合创始人。

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客服
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  • 优质
    本课程聚焦于解析神经网络的核心算法,并通过多个实际项目的操作实践来深入理解并运用深度学习技术。 课程导语:人工智能是当前最热门的行业之一,在资本和技术的支持下正在快速发展。全球市值前五的企业都致力于推动这一领域的发展目标:即实现人工智能技术的进步与应用。近年来,随着理论科学向实际生活中的落地转化,人工智能逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分,相关职位也变得炙手可热。在深度学习中,从AlphaGo战胜李世石那一刻起,该领域的技术和研究就引起了社会各界的广泛关注,并且无论是在学术界还是工业界都取得了重大突破和广泛应用。其中最热门的研究领域包括图像处理与自然语言处理等。对于想要入门深度学习的学习者来说,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是最基础也是最重要的两种模型类型。 然而,在网上查找关于深度学习的资料时会发现,许多资源的知识点分散且内容不系统化,并且大部分以理论为主、实际操作较少。这导致了较高的学习成本以及入门难度较大等问题。因此本课程旨在从最简单的神经元开始讲解,全面覆盖深度学习的基础知识和技能,帮助大家快速成为人工智能领域的初学者。 讲师简介:赵辛是人工智能算法科学家,在2019年被福布斯评为科技界U30杰出青年,并且获得了深圳市海外高层次人才(孔雀计划)的认可。他拥有澳大利亚新南威尔士大学的全额奖学金博士学位,并在国际期刊上发表了多篇学术论文,这些文章均已被SCI收录。此外,他还曾担任过深圳微埃智能科技有限公司的联合创始人。
  • 优质
    本书专注于图神经网络在实际问题中的应用与实践,通过丰富的案例和代码示例,帮助读者掌握深度学习技术在复杂图形数据处理上的技巧和方法。 《深度学习-图神经网络实战》是一套视频教程,包含视频、源码、数据及文档资料的下载资源。这套课程旨在帮助学员快速掌握在图模型领域中应用深度学习算法的方法和技术,并通过具体项目实践来巩固所学知识。 该课程涵盖三个主要模块: 1. 图神经网络的经典算法解读:详细讲解GNN(图卷积网络)、GCN(图形注意力机制)等核心算法; 2. PyTorch-Geometric框架实战教程:全程演示如何利用PyTorch-Geometric进行实际开发和应用; 3. 项目实战演练:基于真实数据集,构建图模型并训练相关神经网络,在具体应用场景中加以运用。 整套课程以通俗易懂的方式讲解,并提供所有必要的资源支持学习过程。
  • 机器.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念,并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展,机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、K均值聚类(K-Means)、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出,尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地,但它仅仅是众多算法之一。除了它之外,还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同,可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类: - **有监督学习**:这种类型的学习涉及带有标签的数据集,在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式,算法能够从标记好的示例中进行训练,并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**:在这种情况下,提供给模型的是未标注的输入变量集合(即只有X),没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**:该方法结合了有监督和无监督的特点,在训练过程中既利用带有标签的数据,也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**:这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下,智能体(agent)执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号,从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练,并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
  • 验1
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    本课程为学生提供实践平台,探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目,学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。 请使用线性回归模型拟合以下两组数据(也可以选择逻辑回归或感知器算法)。第一组数据为:[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为:[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。
  • 验04
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    本课程为《深度学习与神经网络》系列实验第四部分,侧重于实践操作和项目应用,旨在通过编程实现神经网络模型来解决实际问题,帮助学生深入理解深度学习核心概念和技术。 利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导,而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。这些样本的数量足够用来训练一个非常复杂的模型(例如深层的CNN神经网络)。它经常被用作新模式识别模型的基准测试案例,同时也为学生和研究者们提供了一个方便执行实验的数据集。此外,MNIST数据集相对较小,可以直接在笔记本电脑CPU上运行。 题目要求: 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。
  • (DNN)
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    深度学习神经网络(DNN)是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术,通过多层结构学习数据特征,广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料,本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
  • 机器源码+说明.zip
    优质
    该资源包包含了多种经典的机器学习算法和神经网络项目的源代码以及详细的项目说明文档,适用于初学者快速上手实践。 该资源包括项目的全部源码,下载后可以直接使用!此项目适合用作计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业及毕业设计参考材料。作为参考资料学习时,如需实现其他功能,则需要能够理解代码,并且具备钻研精神和调试能力。提供的资料为“机器学习算法与神经网络学习实战源码+项目说明.zip”。
  • Python:探索技术...
    优质
    《Python深度学习》一书带领读者深入浅出地理解并实践深度学习及神经网络技术,利用Python语言进行高效编程和模型构建。 探索先进的人工智能深度学习模型及其应用 通过使用流行的Python库如Keras、TensorFlow和PyTorch来研究先进的深度学习技术和它们在计算机视觉与自然语言处理(NLP)中的应用场景。 本书特色: - 建立神经网络及深度学习的坚实基础,利用Python相关库。 - 探索高级深度学习技术及其在计算视觉和NLP领域的应用。 - 学习如何使用强化学习使计算机能在复杂环境中导航,并理解支撑流行游戏如围棋、Atari 和Dota背后的先进算法。 随着人工智能在商业和消费者需求中的广泛应用,深度学习已经成为当今及未来市场需求的关键。本书旨在探索深度学习技术并培养读者的深度学习思维模式,以便将其应用于智能的人工智能项目中。 第二版将深入介绍深度学习的基础知识,包括深层神经网络及其训练方法,并利用高性能算法与流行Python框架进行实践操作。您还将了解不同的神经网络架构如卷积网络、递归网络和长短期记忆(LSTM)等,解决图像识别、自然语言处理及时间序列预测等问题。 本书最后将使读者掌握实用的深度学习知识并理解其实际应用案例。 - 掌握神经网络及其深度学习过程背后的数学理论 - 使用卷积网络与胶囊网络调查并解决问题中的计算机视觉挑战 - 通过变分自编码器和生成对抗性网路(GAN)解决生成任务 - 理解强化学习,并掌握代理在复杂环境下的行为模式 - 利用递归网络(LSTM, GRU)及注意模型完成复杂的自然语言处理任务 本书适合数据科学家、机器学习工程师以及深度学习的初学者,这些读者已经具备了基础的机器学习概念和一些使用Python编程的经验。同时建议有一定的数学背景并理解微积分与统计学的概念。
  • (中文版)
    优质
    《神经网络与深度学习》是一本深入浅出地介绍人工神经网络和深度学习技术原理及其应用实践的书籍。中文版致力于帮助读者理解并掌握这一前沿科技领域的核心知识。 《神经网络与深度学习》中文版,带目录高清版,作者是Michael Nielsen。