深度學習入門1

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Pandas快速入門（深度學習入門2）

深度學習入門和學習書籍

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深度學習入門-基於Python的理論與實現 感知機

目錄   感知機 感知機是什麼 權重和偏置的含義 單層感知機的侷限性 多層感知機 感知機 感知機是什麼 就是人工神經元 權重越大，對應該權重的訊號的重要性就越高。 權重和偏置的含義 權重是控制輸入訊號重要性的引數，偏置是調整神經元被

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深度學習入門專案完整流程——圖片製作資料集、訓練網路、測試準確率（TensorFlow+keras）

首先將訓練的圖片和標籤製作成資料集，我用的是numpy庫裡的savez函式，可以將numpy陣列儲存為.npz檔案（無壓縮，所以檔案較大）。 import cv2 as cv import numpy as np import os import glob #調整影象的大小、製作資

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深度學習入門系列教程

這是一個優秀的零基礎入門深度學習教程！ 零基礎入門深度學習(1) - 感知器 零基礎入門深度學習(2) - 線性單元和梯度下降 零基礎入門深度學習(3) - 神經網路和反向傳播演算法 零基礎入門深度學習(4) - 卷積神經網路 零基礎入門深度學習(5) - 迴圈神經網路 零基礎入門深度學習(6)

[TensorFlow深度學習入門]實戰四·邏輯迴歸鳶尾花進行分類（對比均方根誤差與softmax交叉熵誤差區別）

[TensorFlow深度學習入門]實戰四·邏輯迴歸鳶尾花進行分類 問題描述 資料集 鳶尾花資料集下載地址 鳶尾花資料集包含四個特徵和一個標籤。這四個特徵確定了單株鳶尾花的下列植物學特徵： 1、花萼長度 2、花萼寬度 3、花瓣長度 4、花瓣寬度 該標籤確定了鳶尾花品種，

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[深度學習入門]實戰三·使用TensorFlow擬合曲線 問題描述 擬合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的隨機值) 曲線 給定x範圍（0，3） 問題分析 在上篇部落格中，我們使用最簡單的y=wx+b的模型成功擬合了一條直線，現在我們在進一步進行曲線的擬

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深度學習入門：詳解 Ubuntu 下 PaddlePaddle 原始碼編譯安裝

PaddlePaddle 是百度開源的一個深度學習框架，Paddle 提供的 Paddle book 對於那些深度學習入門的人簡直再方便不過。 想用 Paddle 進行模型訓練必然先進行安裝，這篇文章主要詳細的記錄一下 Paddle cpu 和 gpu 的原始碼編譯安裝。 個人認為原始

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深度學習入門筆記（二）————線性神經網路解決異或問題（程式碼）

首先梳理一下思路 輸入為1，0。00異或為0，01異或為1，10異或為1，11異或為0.所以輸出為2類如下圖可知，需要兩條線劃分。 Madaline用間接地辦法解決。多個線性函式進行劃分，然後對各個神經元的輸出做邏輯運算。如圖，用兩條直線實現了異或的劃分。   線