視訊教學：9分鐘入門深度學習

目錄 資料講解：00:25 資料程式碼：01:19 模型講解：01:43 模型程式碼：02:58 學習講解：03:44 學習程式碼：06:10 訓練視覺化：07:57 活不好一生：09:04 視訊

視訊教學：7分鐘入門線性代數+微積分

目錄 線性代數：01:20 微分積分：05:35 明確任務：07:55 視訊 知識點 任何一個知識，一定可以用一句話來概括它某刻的作用。不是概括是什麼，而是該某刻的作用。拿快遞時眼前的人可能

思考：2021年還可以入門深度學習嗎？

# 前言 過年時閒來無事，瞎翻自己的部落格，偶然看到之前寫的一篇文章： - [一篇文章解決機器學習，深度學習入門疑惑](https://oldpan.me/archives/machine-deeplearning-introduction) 這篇文章原先發佈於2018年中旬，那會正是**深度學習、神經

問題集錄--新手入門深度學習，選擇TensorFlow 好嗎？

pan 思維 基本上 內存 自己的 gpu ati 其中 新手入門 新手入門深度學習，選擇 TensorFlow 有哪些益處？ 佟達：首先，對於新手來說，TensorFlow的環境配置包裝得真心非常好。相較之下，安裝Caffe要痛苦的多，如果還要再CUDA環境下配合Open

第一節：神經網絡和深度學習

進化 alt 自然 這就是 eve 人類 網絡應用 快照 函數 修正現行單元單神經元網絡在監督學習當中，你輸入一個x，習得一個函數，映射到輸出y 例如房屋價格預測例子當中，輸入房屋的一些特征，就能輸出或者是預測價格y，在現今，深度學習神經網絡效果拔群，最主要的就是在線廣告，

神經網絡淺講：從神經元到深度學習

永遠 創新 方向 轉化 展期 反向傳播 通用 堅持 高性能計算 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 　神經網絡是一門重要的機器學習技術。它是目前最為火熱的研究方向--深度學習的基礎。學習神經網絡不僅可以讓你

深度學習（四）轉--入門深度學習的一些開源代碼

姿態估計 multi 入門 nat project bic obj algorithm taf 原文作者：aircraft 原文鏈接： 沒錯這篇又是轉發的，因為覺得學習深度學習難免要從別人的代碼開始，所以就轉發了。不過轉發的時候沒找到原作者是誰，所以原作者看到不要

零基礎入門深度學習(5) - 循環神經網絡【轉】

Overview：end-to-end深度學習網絡在超分辨領域的應用（待續）

向量 不同的 這就是 src dimens sep max pos pca 目錄 1. SRCNN Contribution Inspiration Network O. Pre-processing I. Patch extraction and representat

普通程式設計師如何入門深度學習？

摘要： 作為一名軟體工程師，我們應該活到老學到老，時刻與不斷髮展的框架、標準和正規化保持同步。同時，還要能活學活用，在工作中使用最合適的工具，以提高工作效率。隨著機器學習在越來越多的應用程式中尋得了一席之地，越來越多的程式設計師加入AI領域，那麼，入行AI領域需要哪些技能呢？

化秋毫為波瀾：運動放大演算法(深度學習版)

什麼是運動放大(Motion Magnification)？ 將視訊中對應位置的運動進行放大，簡單理解的話，就是找到時間段內的運動向量，進行放大，然後權值疊加回去。   為什麼需要運動放大？ 因為很多自然界或者生物的 subtle behaviour 不易被

【轉載】《零基礎入門深度學習》系列文章（教程+程式碼）

轉自：https://blog.csdn.net/TS1130/article/details/53244576 無論即將到來的是大資料時代還是人工智慧時代，亦或是傳統行業使用人工智慧在雲上處理大資料的時代，作為一個有理想有追求的程式設計師，不懂深度學習（Deep Learning）這個超熱的技

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快速入門——深度學習理論解析與實戰應用

1. 前言   說實話，我也是一個美劇迷，特別是一些燒腦的美劇，更是一追再追。前端時間，《西部世界》第二季也完結了。我一鼓作氣，看完之後，大呼過癮，深深地被其中栩栩如生的人工智慧機器人所吸引。不禁感嘆：現實世界真的會出現這樣厲害的人工智慧嗎？   這雖然是一個看似

未明學院：R語言入門必備學習資料與安裝包，推薦！

R語言是什麼？為什麼要學R語言？ R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、原始碼開放的軟體，是一個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。 R語言與Python已經成為資料科學的專用語言，在當前這個以資料為重的時代，掌握R這一門專業資料科學語言的重要性不言而喻。

機器學習6：邏輯迴歸到深度學習的思考

如下圖，出現了不可分的情形： ， 表明x1與x2並不是兩個很好的特徵，可以從如下方面進行思考： 1、通過特徵變換（將x1與x2通過各種運算組合得到新的可分特徵x3與x4），將模型變成線性可分的模型。比如將上述點轉換成每個點到一個固定座標的距離，得到如下情形： ，變成線性可分。 2

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