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下面开始教程先在PyCharm官网下载安装包链接:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux选择的是Professional专业版,直接点击DOWNLOAD下载就行了右键安装包,点击“Extract Here”意思是提取到这里,相当于解压 一 . 1.修改hosts文件:添加下面一行到hosts文件,...
深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。本文将重点介绍深度学习在物体识别、物体检测、视频分析的最新研究进展,并探讨其发展趋势。1. 深度学习发展历史的回顾现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的历史可追述到上世纪四十年代,曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理
一、增强学习/强化学习(Reinforcement Learning )二、增量学习(Incremental learning)三、迁移学习(Transfer Learning)
多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。理论上而言,参数越多的模型复杂度越高,“容量”也就越大,也就意味着它能完成更复杂的学习任务。多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。但是随着神经网络层数的加深,优化函数越来越容易陷入局部最优解(即过拟合,在训练样本上有很好的拟