深度学习入门应用的相关内容

文章 2024-08-30 来自：开发者社区

深度学习入门：从理论到实践新技术趋势与应用：探讨新兴技术如区块链、物联网、虚拟现实等的发展趋势和应用场景

深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作方式，以实现复杂的任务。深度学习的发展可以追溯到上世纪40年代的人工神经网络，但随着计算能力的提升和大数据的出现，深度学习在近年来取得了巨大的突破。深度学习的工作原理是通过构建多层的神经网络来学习数据的复杂模式。这些神经网络由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。...

文章 2024-06-08 来自：开发者社区

PyTorch深度学习框架入门与应用

一、引言 PyTorch不仅提供了丰富的深度学习模型构建工具，还具备强大的GPU加速功能，使得研究人员和开发者能够高效地实现和训练复杂的神经网络模型。本文将介绍PyTorch的基本用法，并通过一个简单的代码示例来展示其强大的功能。二、PyTorch基础张量（Tensor） &...

文章 2023-05-24 来自：开发者社区

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话，就像下面这个句子：张三非常生气，冲动之下打了李四 ...

文章 2023-05-23 来自：开发者社区

深度学习基础入门篇10：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用} 在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢？这里就用到词向量的概念。一般情况下，当我们拿到文本数据的时候，会先对文本进行分词，然后将每个单词映射...

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

126篇殿堂级深度学习论文分类整理从入门到应用 | 干货

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更新时间 2024-08-31 09:12:40

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