【课程】深度学习课程无法加载

问题如图所示

《深度学习笔记》的笔记（一）

最近在看这本书，记一下笔记。感知机模型（perceptron model）的计算执行方向如下。感觉和线性回归很像呀。 但据说感知机模型不能用于线性回归问题，因为它只关注分类问题，而线性回归问题涉及到回归问题？对于线性不可分的情况，在感知机基础上一般有两个解决方向。 线性不可分是指

深度学习之提前终止举例

数的选择必须使用高代价的猜测和检查过程，我们需要在训练开始时猜测一个超参数，然后运行几个步骤检查它的训练效果。‘‘训练时间’’ 是唯一只要跑一次训练就能尝试很多值的超参数。通过提前终止自动选择超参数的唯一显著的代价是训练期间要定期评估验证集。在理想情况下，这可以并行在与主训练过程分离的机器上，或独立的

深度学习笔记之Multinoulli 分布

        Multinoulli 分布 (multinoulli distribution) 或者分类分布 (categorical distri-bution) 是指在具有 k 个不同状态的单个离散型随机变量上的分布，k 是有限的。2 Multinoulli 分布的参数是向量

深度学习之其他隐藏单元

线性的。然而，神经网络的一些层是纯线性也是可以接受的。考虑具有 n 个输入和 p个输出的神经网络层 h = g(W⊤x + b)。我们可以用两层来代替它，一层使用权重矩阵 U，另一层使用权重矩阵 V。如果第一层没有激活函数，那么我们对基于 W 的原始层的权重矩阵进行因式分解。分解方法是计算

深度学习笔记之逻辑回归

1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。类 1 的概率决定了类 0 的概率，因为这两个值加起来必须等于 1。我们用于线性回归的实数正态分布是用均值参数化的。我们提供这个均值的任何值都是有效的。二元变量上的的分布稍微复杂些，因为它的均值必须始终在 0 和1 之间。解决这个问题的一种方法是使用logistic

深度学习最大池化演示

什么是AI、机器学习与深度学习？

也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型

深度学习的进展

而深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过构建多层神经网络来进行学习和预测。深度学习的优点在于能够自动学习特征表示，不需要手动进行特征工程。它能够从原始数据中学习到更加抽象和高级的特征，从而取得更好的预测效果。 相比机器学习，深度学习的优点包括： 1. 自动特征学习：深度学习能够自动学习从原始数据中提取特征，减少了对特征工程的依赖。

《MXNet深度学习实战》

实的后盾！谨以此书献给众多热爱深度学习算法及MXNet的朋友们！ 魏凯峰 CONTENTS目　　录前言第1章　全面认识MXNet11.1　人工智能、机器学习与深度学习21.1.1　人工智能21.1.2　机器学习21.1.3　深度学习41.2　深度学习框架41.2.1　MXNet61

《深度学习：主流框架和编程实战》——2TensorFlow深度学习框

第2章TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现Google公司不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习领域也有很好的实践和积累，其内部使用的深度学习框架TensorFlow使深度学习爱好者的学习门槛越来越低。TensorFlow作为一个用于机器智能的开源

深度学习中batch_size设置

无限增大吗？答案是否定的，小编也搜过这样的答案，不妨看一下知乎的大牛：怎么选取合适的batch大小。以我的浅见:第一、 合适的batch大小可以内存的利用率，这个是必然的，大矩阵乘法的并行化效率提高。第二、 跑一次全数据集所需要的迭代次数减少了，时间成本可以节省了。第三、在一定范围内，一般来说

《Keras深度学习实战》

实践性很强的深度学习工具书，既适合希望快速学习和使用Keras深度学习框架的工程师、学者和从业者，又特别适合立志从事深度学习和AI相关的行业并且希望用Keras开发实际项目的工程技术人员。本书翻译工作得到国家自然科学基金项目（项目编号：61403140）的资助，在此表示衷心感谢。

MPI，OpenMPI 与深度学习

读 Horovod 和 BytePS 的代码，从零开始学习了一番。Horovod 本身的实现并不十分复杂，但是它的部分工作其实是借助 MPI 来实现的。 这里抛砖引玉地介绍一下 MPI 与深度学习的关系，也留作最近业余时间学习过程的记录。近来与朋友交流，有感于之前文章都过于阳春白

《深度学习笔记》二

旨在为机器学习算法提供一个常见的基准测试。 MNIST数据集包含手写数字的图像，它是一个非常流行的数据集，被广泛用于图像识别和深度学习的模型评估。该数据集共有60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像都是28x28像素的灰度图像。这个数据集已经成为深度学习领域中的一

《深度学习笔记》三

然而在LeNet提出后的十几年里，由于神经网络的可解释性较差和计算资源的限制等原因，神经网络一直处于发展的低谷阶段。 转折点 2012年 也是现代意义的深度学习的元年 Alex Krizhevsky提出的神经网络结构，所以叫AlexNet 爆点在于在当年的ILSVRC挑战赛中获得冠军（错误率16

根据 DNA 序列预测「NGS测序深度」的深度学习模型

序列预测「NGS测序深度」的深度学习模型一种可以根据 DNA 序列预测「NGS测序深度」的深度学习模型 莱斯大学的研究人员设计了一个深度学习模型，该模型可以根据DNA序列，预测Next-Generation Sequencing（NGS）的测序深度。 针对预测测序深度的有针对性的NG

深度学习入门资料整理

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《Keras深度学习实战》—1.4.2　怎么做

你将看到类似下述列表的输出： 5.接下来安装cudnn，这是一个来自NVIDIA的深度学习库，访问https://developer.nvidia.com/cudnn以找到更多相关信息。安装cudnn1.从NVIDIA网站（https://developer.nvidia.com/rdp/assets/cudnn-8