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2021年2月5日
学习
摘要: 是
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posted @ 2021-02-05 22:29 晨起
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day 22
摘要: s
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posted @ 2021-02-05 22:28 晨起
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2021年2月4日
day 21
摘要: 超参数
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posted @ 2021-02-04 23:32 晨起
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2021年2月3日
day20
摘要: 撒
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posted @ 2021-02-03 23:22 晨起
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2021年2月2日
day21 数据处理自我小结
摘要: 数据集 来源 我根据前面的学习我认为数据集分为飞浆框架自带的和本地的数据集 框架自带数据集 import paddle print('视觉相关数据集:', paddle.vision.datasets.__all__) print('自然语言相关数据集:', paddle.text.datasets
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posted @ 2021-02-02 22:04 晨起
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2021年1月30日
day20 【手写数字识别】之数据处理(搬运)
摘要: 注:——原文 概述 上一节我们使用“横纵式”教学法中的纵向极简方案快速完成手写数字识别任务的建模,但模型测试效果并未达成预期。我们换个思路,从横向展开,如 图1 所示,逐个环节优化,以达到最优训练效果。本节主要介绍手写数字识别模型中,数据处理的优化方法。 图1:“横纵式”教学法 — 数据处理优化 上
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posted @ 2021-01-30 00:56 晨起
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2021年1月27日
day19 通过极简方案快速构建手写数字识别模型 (百度飞浆搬运)
摘要: 注:——原文 通过极简方案构建手写数字识别模型 上一节介绍了创新性的“横纵式”教学法,有助于深度学习初学者快速掌握深度学习理论知识,并在过程中让读者获得真实建模的实战体验。在“横纵式”教学法中,纵向概要介绍模型的基本代码结构和极简实现方案,如 图1 所示。本节将使用这种极简实现方案快速完成手写数字识
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posted @ 2021-01-27 23:15 晨起
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2021年1月26日
day18 百度飞浆实战代码(搬运加自己归纳)
摘要: 注:原文 使用飞桨构建波士顿房价预测模型(基础API) 本书中的案例覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景,所有案例的代码结构完全一致,如 图1 所示。 图1:使用飞桨框架构建神经网络过程 在之前的章节中,我们学习了使用Python和Numpy构建波士顿房价预测模型的方法,本节课我们将
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posted @ 2021-01-26 23:00 晨起
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2021年1月24日
day17 深度学习常用Python库学习(搬运)
摘要: 注:来源于——深度学习常用Python库 Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域,其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 numpy是Python科学计算库的基础。包含了强大的N维数组对象和向量运算。 pandas是建立在numpy基础上的高效数据分
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posted @ 2021-01-24 23:39 晨起
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2021年1月22日
day16 python知识基础(百度飞浆搬运)
摘要: 深度学习离不开数学分析(高等数学)、线性代数、概率论等知识,更离不开以编程为核心的动手实践。 无论是在机器学习还是深度学习中,Python 已经成为主导性的编程语言。而且,现在许多主流的深度学习框架都提供Python接口,Python被用于数据预处理、定义网络模型、执行训练过程、数据可视化等 熟悉
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posted @ 2021-01-22 22:45 晨起
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