前言 深度学习是机器学习的子集,它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的,是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。 每个层包含的单元可将输入数据转换为信息,供下一层用于特定的预测任务...【查看原文】
链接:https://pan.baidu.com/s/1r5QBlLfjM63tH1015nGvgA?pwd=o26n 提取码:o26n本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过
深度学习机器学习百度
火星上的彩虹美不美 2023-08-01
在前面的文章中我们主要对生成式AI的两大核心技术深度学习以及大模型进行了初步的介绍,而本文主要以深度学习为核心详细阐述其背后的技术原理。多层人工神经网络是深度学习最常见的实现方式。
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慕枫技术笔记 2023-06-15
从图像生成技术迈出的里程碑事件,到对AI绘画技术的深度科普,再到未来的发展趋势分析,相信本文将能够为大家揭示AI绘画背后的神秘面纱,一起来深入了解其技术原理吧。我会通过两篇文章来对AI绘画产品进行分析,第一篇主要科普图像生成技术原理;第二篇是分析AI绘画产品商业化落地,算是我近期对AI绘画产品了解的一个总结输出,以下是第一篇内容。
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人人都是产品经理 2023-05-27
AI大模型开发,包括提示词工程,分词,嵌入,矢量数据库,检索强化生成 Langchain等知识点,以及大量的案例。
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helloworld技术社区 2024-08-25
本书涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法,讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念,并介绍了一些重要的算法范式,包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。全书讲解全面透彻,适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习,也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。作者简介:以色列希伯来大学副教授Shai ShalevShwartz和加拿大滑铁卢大学教授Shai BenDavid的专著《Understanding Machine Learning:F
机器学习
编程小怼怼 2023-06-29
IT之家 2024-12-29
DeepTech深科技 2024-12-29
三言科技 2024-12-29
腾讯科技 2024-12-29
在这个数字化的时代,电视作为一种传统的娱乐方式,依然在我们的生活中占据着重要的位置。那么,怎么看电视才能更好地享受这个过程呢?
新报观察 2024-12-30
武器科技 2024-12-29
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