12 2023 档案
摘要:学习所花时间(包括上课):9h 代码量(行):0行 博客量(篇):1篇 今天,上午学习,下午学习; 我了解到的知识点: 1.ERP 明日计划: 学习
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摘要:《深度学习》第7-9章概要 第七章:深度学习优化算法 深度学习优化算法的基本原理和目标,包括准确率、损失函数等 常见的深度学习优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Adam等 深度学习优化算法的技巧,包括学习率调整、早停法等 第八章:深度学习应用案例 深度学习在自然语言处理领域的应用,包括词
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摘要:《深度学习》第4-6章概要 第四章:卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)的基本原理和结构,包括卷积层、池化层等 CNN的训练技巧,包括初始化方法、正则化策略等 CNN在手写数字识别、图像分类等任务上的应用和性能表现 第五章:循环神经网络 循环神经网络(RNN)的基本原理和结构,包括基本RNN、LST
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摘要:一、类图关系 1.对象之间的关系一般包含这几种: 1)泛化(继承)关系: 泛化关系其实就是继承关系:指的是一个类继承另外的一个类的功能,并可以增加自己额外的一些功能; 在Java中此类关系通过关键字 extends明确标识。 在UML类图中,继承通常使用 空心三角+实线 表示 2)实现关系: 实现关
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摘要:学习所花时间(包括上课):9h 代码量(行):0行 博客量(篇):1篇 今天,上午学习,下午学习; 我了解到的知识点: 休息 明日计划: 学习
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摘要:《深度学习》第1-3章概要 第一章:深度学习简介 深度学习的定义、发展历程和应用领域 深度学习与机器学习的关系,以及为何深度学习能够取得如此大的成功 深度学习的常见模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等 第二章:神经网络基础 神经网络的基本概念和原理,包括感知器、多层感知器等 神
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