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简介

个人荣誉:百度飞桨深度学习技术专家(PPDE)、阿里云|腾讯云|华为云|专家博主、CSDN人工智能领域优秀创作者等、擅长机器学习、强化学习、数据挖掘以及NLP等领域相关知识,将不定期分享自己学习到的知识技能,感谢大家关注!

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关于机器学习、强化学习、数据挖掘以及NLP、知识图谱等领域答疑

【深度学习项目二】卷积神经网络LeNet实现minst数字识别

项目链接:【深度学习项目二】卷积神经网络LeNet实现minst数字识别1.分类任务介绍二分类、多分类、多标签2.图像分类目标和原理特征会遇到一些干扰:视角变化、形变、遮挡、背景干扰等神经网络发展过程:import paddleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt3. 数据准备继续应用框架中封装好的手写数字识别数据集。3.1 数据集加载

#计算机视觉#神经网络#机器学习
深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等

元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”,指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。在基础学习过程中,内部(或下层/基础)学习算法解决由数据集和目标定义的任务。在元学习过程中,外部(或上层/元)算法更新内部学习算法,使其学习的模型改进外部目标。因此,元学习的核心想法是学习一个先验知识 (prior)。

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#深度学习#人工智能#自然语言处理 +1
深度学习基础入门篇[9.1]:卷积之标准卷积:卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解

只有当卷积核覆盖的像素点有的处于光亮区域,有的处在黑暗区域时,左右间隔为1的两个点像素值的差才不为0。深层卷积提取的则是图像中的全局信息。因此,对于同一个卷积核的计算过程而言,在与图像计算的过程中,它的权重是共享的。(3 x 3卷积核的中间值是8,周围一圈的值是8个-1)对其进行操作,用来检测物体的外形轮廓,观察输出特征图跟原图之间的对应关系,如下代码所示,输出图像如。上面的例子中,卷积层的数据是

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#深度学习#人工智能#神经网络 +2
深度学习应用篇-元学习[14]:基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家,让大家在项目实操的同时也能知识储备,知

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#深度学习#人工智能#自然语言处理
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

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,因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解,即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性,拥有相同的理解和知识水平。同时,理性指的是,考虑到其他行为人的行为,行为人总是倾向于更高的报酬/回报。游戏:一般来说,游戏是由一组玩家,行动/策略和最终收益组成。例如:拍卖、象棋、政治等。玩家:玩家是参与任何游

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#深度学习#生成对抗网络#人工智能
【2】Anaconda下:ipython文件的打开方式,Jupyter Notebook中运行.py文件,快速打开ipython文件的方法!

1.ipynb文件的打开方式方法如下:同时按 “ win+R ”组合键在命令面板输入cmd,点击确定,跳出命令行界面输入jupyter notebook ,会弹出下面信息,这是会自动打开浏览器进入界面;如果没有弹出浏览器复制下面网址到浏览器中打开即可如果想在某个文件夹里打开特定的ipython文件,方法见下图:然后再输入jupyter notebook(同上)当然你也可以使用指令cd 进入对应文件

#python#ipython
Prompt工程师指南[从基础到进阶篇]:用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题

Prompt engineering(提示工程)是一门相对较新的学科,旨在开发和优化提示以有效地利用语言模型 (LMs) 进行各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型 (LLMs) 的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,例如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的稳健和有效的提示技术。本指南介绍了标准提示的基

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学

基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学

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#知识图谱#人工智能
python快速入门【三】-----For 循环、While 循环

目录For 循环枚举TaskContinueBreakTask (顺道介绍一下Range函数)Python 2 vs Python 3 (Range函数的不同点)While 循环break语句For 循环For循环是迭代对象元素的常用方法(在第一个示例中,列表)具有可迭代方法的任何对象都可以在for循环中使用。python的一个独特功能是代码块不被{} 或begin,end包围。相反,python

#python#tensorflow#pytorch +2
深度学习基础入门篇[9.1]:卷积之标准卷积:卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解

只有当卷积核覆盖的像素点有的处于光亮区域,有的处在黑暗区域时,左右间隔为1的两个点像素值的差才不为0。深层卷积提取的则是图像中的全局信息。因此,对于同一个卷积核的计算过程而言,在与图像计算的过程中,它的权重是共享的。(3 x 3卷积核的中间值是8,周围一圈的值是8个-1)对其进行操作,用来检测物体的外形轮廓,观察输出特征图跟原图之间的对应关系,如下代码所示,输出图像如。上面的例子中,卷积层的数据是

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#深度学习#人工智能#神经网络 +2
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