静待突击三天的成果、

文章目录前言数据集加载一、数据准备二、模型配置三、实例化&模型训练四、模型评估前言如何根据据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别是图像分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。本实践旨在理解和掌握如何使用飞桨动态图搭建一个卷积神经网络。数据集包含5000多张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别数据集加载与宝石分类实践数据集加载方法基本相同实践 | 基于全连接神经

今年丢了一个很好的学习机会，有点伤心，能力不够自己先提升呗

markdown打公式太不方便了，后面几章没笔记了

文章目录前言数据集加载一、数据准备二、模型配置三、实例化&模型训练四、模型评估前言如何根据据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别是图像分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。本实践旨在理解和掌握如何使用飞桨动态图搭建一个卷积神经网络。数据集包含5000多张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别数据集加载与宝石分类实践数据集加载方法基本相同实践 | 基于全连接神经

一点都不深度的深度学习入门

我见识少，浅浅有个疑问：深度学习的尽头是不是玄学？

R语言不能阻挡我对spss的爱

RNNGNN与RNN对比实践介绍一、环境设置二、数据准备2.1 参数设置2.2 对齐数据2.3 用Dataset 与 DataLoader 加载三、模型配置四、模型训练五、模型评估六、模型预测GNN与RNN对比先进行一波拉踩全连接神经网络存在的问题：输入和输出的维数都是固定的网络的输出只依赖于当前的输入位置无关性循环神经网络通过使用带自反馈（隐藏层）的神经元，能够处理任意长度的序列。循环神经网络比

看似很复杂的一个实践于是拖了好久……今天发现不过如此、、