1.深度学习十大算法快速掌握!深度学习算法自2006年深度学习概念被提出以来,20年快过去了,深度学习作为人工智能领域的一场革命,已经催生了许多具有影响力的算法。那么,你所认为深度学习的top10算法有哪些呢? 以下是大力哥我心目中的深度学习top10算法,它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。 https://blog.csdn.net/u014073556/article/details/136733678

2.机器学习基础超全汇总!机器学习常用术语词汇表(建议收藏刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 (完整版PDF文末领取) https://www.bilibili.com/read/cv39478871/

3.人工智能新手入门学习路线和学习资源合集(含python/机器学习/深度学1. 分享个人对于人工智能领域的算法综述:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? 1.1 机器学习综述 1.2 深度学习综述 1.3 强化学习综述 1.4 知识图谱综述 1.5 对接其他前沿技术 2. 分享个人对于新手入门学习路线和学习资源的推荐 2.1python编程学习路线及笔记 https://www.cnblogs.com/zhengzhicong/p/12670260.html

4.slam如何学深度学习slam算法入门帧间估计依据的图像特征不同,回归相机位姿的方法也不同。经典的帧间估计方法主要包括基于特征点匹配的方法、光流法和直接法,目前较流行的也有深度学习帧间估计方法。 几何法 特征点提取方法如下: 1)SIFT (scale-invariant feature transform) 算法 2)SURF (speeded up robust features) 算法 https://blog.51cto.com/u_16099333/6327708

5.深度学习优化算法入门:二动量RMSPropAdam深度学习优化算法入门:二、动量、RMSProp、Adam 来源:Paperspace 编译:weakish 来源:论智 编者按:DRDO研究人员Ayoosh Kathuria深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法。 本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降,以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中,我们将查看另一个困扰神经网络训练的https://cloud.tencent.com/developer/article/1540715

6.手把手带你理解自注意力机制#深度学习#算法#入门#教学@DOU手把手带你理解自注意力机制#深度学习 #算法 #入门 #教学 @DOU+小助手 @抖音创作者学习中心 @抖音小助手 - 蛋卷于20211208发布在抖音,已经收获了2200个喜欢,来抖音,记录美好生活!https://m.douyin.com/share/video/7039163339510910220

7.深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战本课程使用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对抗神经网络(GAN),通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目,深度掌握算法调参以及使用Tensorflow进行编程的能力。 正十七 讲师 Google资深算法工程师 https://coding.imooc.com/class/259.html

8.深度学习入门而一种较为有效的、可行的实现人工智能的方法就是机器学习,机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。实现机器学习的一种重要框架是深度学习,它的出现使机器学习能够实现更多的应用,包括无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐。https://www.jianshu.com/p/194a22c747b2

9.深度学习入门(4)深度学习实战无框架实现两层神经网络的搭建与上一篇文章《深度学习入门(3)神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。 也许有人会说使用pytorch或者tensorflow框架,几行代码就可以搭建一个神经网络,为什么要自己手动去实现呢?我觉得https://developer.aliyun.com/article/1105277

10.机器学习/深度学习需要学习哪些基础算法?机器学习算法训练-模型 模型评估 ![屏幕截图 2023-10-18 165213](.\images\屏幕截图 2023-10-18 https://www.zhihu.com/question/623185973/answer/3271694244

11.人文学院教育技术学专业《“互联网+教育”的理论与实践》系列教材8.《算法入门与实战—python描述》田娜 著(待出版) 教材面向算法初学者,以基于问题的方式,深入浅出介绍每一个算法,然后用一到两个实际问题作为实战练习。内容涉及经典算法与机器学习算法,帮助学习者构建算法思维。具体包括三个部分:1.数据结构与算法的基础;2.常用经典算法;3.机器学习算法(包含有监督学习和无监督学http://renwen.jiangnan.edu.cn/info/1014/4417.htm

12.什么是机器学习?MicrosoftAzure机器学习在不同行业中的运用 各行各业的企业都在以多种方式使用机器学习。下面是机器学习在主要行业的一些运用示例: 银行和金融 风险管理和欺诈预防是机器学习为金融业提供巨大价值的关键领域。 医疗保健 机器学习可帮助改善病人护理,例如诊断工具、患者监测和预测疾病暴发。 https://azure.microsoft.com/zh-cn/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-machine-learning-platform/

13.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375