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可解释性机器学习--导论

文章以AI前沿技术为基础,通过传统机器学习和现代神经网络对比,从底层逻辑出发讲解了可解释性机器学习的重要性与必要性,同时引出了自己的思考。

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#人工智能#深度学习#神经网络 +1
《动手学深度学习(PyTorch)》环境搭建

对《动手学深度学习(PyTorch)》的入门进行简易的讲解,便于初学者更好上手,动手学深度学习!

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#深度学习#pytorch#python +2
科研论文的绘制与配色基础

从科研配图细节出发,重点讲解如何使针对性地使用Python的Matplotlib库进行数据可视化

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#人工智能#考研#python +3
可解释性机器学习--导论

文章以AI前沿技术为基础,通过传统机器学习和现代神经网络对比,从底层逻辑出发讲解了可解释性机器学习的重要性与必要性,同时引出了自己的思考。

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#人工智能#深度学习#神经网络 +1
直方图与密度图的绘制

基于Matplotlib与Seaborn载入样例数据进行可视化,并具体讲解了hist() 和 kdeplot() 两个函数的具体用法

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#matplotlib#python#学习方法 +3
PyTorch 之 可视化网络架构

关于PyTorch之架构中卷积核,特征图,显著图的可视化对比分析与拓展

#pytorch#深度学习#机器学习 +1
到底了