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  • 深度神经网络算法的实现

    逻辑回归、决策树C45/ID3、随机森林、贝叶斯、协同过滤、图计算、Kmeans、PageRank等大部分机器学习算法都能在100行单机程序内实现。机器学习的真正难度在于它为什么要这么计算，它背后的数学原理是什么，怎么推导得来的公式，网上大部分的资料都在介绍这部分理论知识，却很少告诉你该算法的计算过程和程序落地是怎么样的，对于程序员来说，你需要做的仅是工程化应用，而不需要证明出一项新的数学计算方法。实际大部分机器学习工程师都是利用别人写

  • 神经网络和深度学习算法

    华为企业人工智能高级开发者培训必备的知识 和 技能。培训内容 培训内容 说明 神经网络 基础 介绍 深度 学习 预备知识，人工 神经网络 ， 深度 前馈网络，反向传播 和 神经网络 架构设计 图像处理理论 和 应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取 和 传统图像处理 算法 ， 深度 学习 和 卷积神经网络相关知识 ...

  • DNN（深度神经网络算法）

    深度神经⽹络 DNN（深度神经⽹络算法）⾃从 1962 年 Rosenblat 提出感知机（Perceptron）以来，DNN 的概念就已经出现了，⽽⾃ Rumelhart、Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后，DNN 的概念就变得可⾏了。

  • 深度学习 | 简析深度学习和神经网络算法的基本思路

    最近开始学习深度学习Deep Learning，总体感觉是一种新的算法革命，因为深度学习算法不仅带来新领域问题解决的突破，同时类似卷积神经网络算法本身也有一种普世建模思想，带来全新的方法论变革...

  • 深度神经网络的快速学习算法

    深度神经网络的快速学习算法 VIP专享下载 5 来自 文库 试读已结束，剩余4页未读 加入VIP看全文 VIP文档免费下 付费文档8折购 文档格式随意转 考研辅导班网校-22考研直播课 周...

  • 神经网络算法 深度学习算法

    欠拟合的解决方法有哪些？模型复杂化。对同一个 算法 复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的 深度 ，增加 神经网络 的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的 算法 ，使用一个更加复杂的...

  • 神经网络算法 深度学习算法

    算法 是基于模块度的社区发现 算法 ，该 算法 在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain 算法 适用于社...

  • 深度学习算法与深度神经网络

    深度学习算法与深度神经网络Introduction to Neural Networks神经网络导论● Neural network is a functional unit of deep learning.●神经网络是深度学习的功能单元。● Deep...

  • 深度神经网络算法dnn

    人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法 的简介、应用、经典案例之详细攻略 相关文章DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典...

  • 基于深度神经网络的推荐算法

    【摘要】：针对传统协同过滤必须存在近邻用户才能给出推荐的问题,提出一种基于深度神经网络的推荐算法。先建立项目类型与用户项目评分的对应关系用于DNN训练,再建立一种带有Dropout策略的多分类深度神经网络模型,最后经过模型训练...

深度神经网络算法有哪些

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