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  • 深度学习应用开发》学习笔记-01

    之前好像有听人介绍说吴明辉课程很不错,最近刚好在中国大学APP上看到他一个人工智能相关课程,看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow实践》。是一个入门级别的课程,不需要人工智能基础,不需要太多数学知识,也不需要什么编程经验。我觉得很

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-26

    数据都拿去训练了。 所以课程中,随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 这样是不好,因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍,再让你考试就不公平了,类似于作弊了。 应该是考你运用学到知识,来做没做过题。 那比较好做法呢,是有一些数据,把这些数据分一分, 大部分做训练、一小部分做验证、再分一小部分做测试。

    作者: 黄生
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  • 车联网交通安全领域典型应用

    安全警告是面向驾驶员操作提醒,提示驾驶员进行适当操作如踩油门、踩刹车和操作方向等,具体安全警告涉及包含了下面多方面的内容: 1、盲区有车警告:提醒驾驶人员盲区有车,或者盲区很快将被另一同方向行驶车辆占领。目前盲区检测类终端,能提供对应预警及提醒,但是近距离,还

    作者: 木白先森
    发表时间: 2020-07-29 11:18:55
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  • 物联网工业领域应用如何实现智能制造?

    物联网技术工业领域应用从大体上上讲确实是有助于实现智能制造,提高生产效率和降低成本。生产过程监控、设备维护、物料管理这些地方应该都可以加入物联网实现某种协同 ,大佬们有做过工业领域物联网吗?  这些协同应用对工业生产有没有产生巨大影响和价值。

    作者: ds_yu
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-02

    灵相关三次浪潮就是三个时代,三盘棋。分别是1962年国际跳棋,1997年国际象棋,以及2016年围棋。从这个难易程度也可以看出,围棋是最强调系统性思维,所以 AI想要战胜人类也是最难。第一讲到这里就结束了,第二讲看了一点,其中关于人工智能机器学习概念,除了公式定义之外,用类比的方法讲的非常的简单易懂

    作者: 黄生
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  • 云数据库水利领域应用与探索

    因此,云数据库是数据库技术未来发展方向。云数据库应用在水利管理领域,能弥补基层水利管理中信息互通短板,降低管理投入成本,优化管理结构。当今社会,数据库被广泛应用于生活各个领域,服务于每个人衣食住行,推动并见证着社会文明与发展。随着信息时代到来,信息技术高速发展,数据

    作者: liwt_001
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-12

    数据不是收集,是自己生成,好吧~一个简单例子学习没关系%matplotlib inline这个是为了让jupyter浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1随机数据,数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1

    作者: 黄生
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  • 分享深度学习领域这些年取得经典成果(1)

    Networ)。AlexNet结合芯片GPU功能和算法优势,大大超越了以前其他对ImageNet数据集中图像进行分类方法。它出现再一次证明了神经网络强大。此外,AlexNet是最早运用Dropout算法之一,之后也成为了提高各类深度学习模型泛化能力一项关键技术。AlexNet 所使用架构,包含一系列卷积层、ReLU非线性(ReLU

    作者: 初学者7000
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-11

    2.5,学习率是0.01,那下一个尝试点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025位置。(梯度是固定,还是每走一步都会变呢?)个人认为好学习率,不应该是一个固定值,而应该是先大后小。也就是先大步快速到达底部附近,再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置,叫超参

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-10

    y=wx+b里w和b,也叫权重和偏差?监督式学习中,机器学习算法通过以下方式构建模型:检查多个样本并尝试找出可最大限度减少损失模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1,L2。L1是绝对值,L2是均方误差MSE,那么2个场景做损失比较时会有L1一样,L2不一样情况本来是

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-07

    还有一个是vggnet,他问题是参数太大。深度学习问题:1面向任务单一,依赖于大规模有标签数据,几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了,但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习开发框架。先整了了Theano,开始于2007年加拿大蒙特利尔大学。随着tens

    作者: 黄生
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  • 分享深度学习领域这些年取得经典成果(2)

    出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术信心,有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂任务。Atari游戏之后也成为了强化学习研究标准基准。早期深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏,但在后来几年时间里,基于这

    作者: 初学者7000
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  • 分享深度学习领域这些年取得经典成果(2)

    未及出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术信心,有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂任务。Atari游戏之后也成为了强化学习研究标准基准。早期深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏,但在后来几年时间里,基于

    作者: 初学者7000
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  • 分享深度学习领域这些年取得经典成果(2)

    出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术信心,有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂任务。Atari游戏之后也成为了强化学习研究标准基准。早期深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏,但在后来几年时间里,基于这

    作者: 初学者7000
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-09

    n阶张量/n维数组流,表示张量数据流动/计算过程。每一个张量有一个唯一类型,运算类型不匹配会报错,比如int和float32运算就不行,这个是比较严格,可以先通过tf.cast()做类型转换常量定义时候是可以按需求做类型自动转换、reshape但是变量定义中,类型还是根据初值来定,而设定需求类型并没有生效:v2=tf

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-28

    这个房价预测例子基本就结束了,下面是用TensorBoard来将算法,和模型训练过程一些信息进行可视化。可视化是一件有意见工作,有助于信息理解和推广。可视化modelarts老版训练作业下,是收费,但这个服务新版训练作业里已经没有了,也行是因为这个可视化服务使用不

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-30

    MNIST数据集来自于NIST 美国国家标准和技术研究所。 找学生和工作人员手写。 规模:训练集55000,验证集5000,测试集10000。大小约10M。 数据集可以在网站上去下载,同时tf自己里面已经集成了这个数据集。 notebook里试试: ```python %matplotlib

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-06

    什么是深度深度就是简单量变。神经网络到深度神经网络,就是每一层节点搞多一点,层数也搞多一点。但是如果说网络越深,节点越多,表现能力就越好,这个我看未必,过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲,讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是60年代时候,研究猫神经元时发现,199

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-04

    1904年时候,生物学家了解了神经元结构然后1945年时候发明了神经元模型。那么这个神经元模型真的可以模拟生物神经功能吗,个人觉得有点奇妙,不过动物植物本来都是很奇妙存在。所谓全连接层,就是说某层一个节点,和他上一层所有节点都有连接。就像连接边长不同,每条

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-27

    可视化还是比较重要,因为数据能在图形上看到,会更直观,更符合人认知思维。 这里先来展示一下loss可视化。 用matplot将列表值画出来,调用非常简单 plt.plot(loss_list) 横坐标是列表中索引,纵坐标是列表值,也就是loss值。 可以看到,曲线收敛了,还有

    作者: 黄生
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