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深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景
深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景 对抗神经网络GAN基本概念简介：generative adversarial network 1.博弈论 博弈论可以被认为是两个或多个理性的代理人或玩家之间相互作用的模型。 理性这个关键字...
花书《深度学习》代码实现：01 线性代数：基本概念+代码实现基本运算
1 标量、向量、矩阵和张量2 矩阵和向量相乘3 单位矩阵和逆矩阵3.0 单位矩阵a = np.identity(3) # 三行三列单位矩阵3.1 矩阵的逆A = [[1.0,2.0],[3.0,4.0]] A_inv = np.linalg.inv(A) print("A 的逆矩阵", A_inv)...
深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念
本篇文章主要讲解卷积神经网络中的感受野和通道的基本概念，适合于准备入门深度学习的小白，也可以在学完深度学习后将其作为温习。如果对卷积计算没有概念的可以看本博主的上篇文章深度学习入门基础CNN系列——卷积计算一、感受野（receptive field）这里先给出概念，感受野：在卷积神经网络CNN中，决...
深度学习：Tensorflow的基本概念和张量
计算密集型（cpu计算） -tensorflow IO密集型（web，磁盘） -django -scrapy1、基本概念tensor 张量-数据结构op 专门运算的操作节点graph 图：整个程序的结构session 会话：运算程序的图图默认已经注册：一组表示t...
Interview：机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏，持续更新)
目录一、数学基础1.1、概率论1.2、线性代数1.3、微积分1.4、凸优化1.5、信息论二、工程能力2.1、数据结构与算法(1)、树与相关算法(2)、图与相关算法(3)、哈希表(4)、矩阵运算与优化2.2、大数据处理(1)、MapReduce(2)、Spark(3)、HiveQL(4)、Storm2...
Deep Learning | 深度学习介绍与基本概念
深度学习(Deep Learning) 深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。深度学习什么时间段发展起来的？其概念由著名科学家Geoffrey Hinton等人在2006年...
《深度学习导论及案例分析》一2.4概率图模型的基本概念
####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章，第2.4节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4概率图模型的基本概念 图是一种数据结构，由顶点集V和边集E构成，记作G=（V，E）。在概率图模型中，每一个随机变量对应一个顶点（或称节点...
深度学习导论及案例分析》一2.3信息论的基本概念
#### 本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章，第2.3节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3信息论的基本概念 一般认为，信息论开始于1948年香农（Claude Elwood Shannon）发表的论文《通信的数学原理》［96...
《深度学习导论及案例分析》一2.2概率论的基本概念
####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章，第2.2节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2概率论的基本概念 2.2.1概率的定义和性质 概率（probability）是一个从随机事件空间到实数域的函数，用来描述随机事件发生的可...
更新时间 2023-06-01 18:30:03
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