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关于深度学习的一点想法


我仅站在技术的角度去归纳一下深度学习的一点想法。

首先,深度学习能做一切数据相关的事情,区别在于能不能结合自身经验去建立一个较优的模型,让学习更加“高效”,这种“高效“包括但不限于:学习时间、学习误差率、学习鲁棒性、学习所耗费的资源等。

其次,深度学习处理

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利用numpy从零搭建一个神经网络


很多人说深度学习就是个黑箱子,把图像预处理之后丢进 tensorflow 就能出来预测结果,简单有效又省时省力。但正如我在上一篇推送中所说,如果你已是一名功力纯厚的深度学习工程师,这么做当然没问题。但我想大多数人也和我一样,都是走在学习深度学习的路上,一上

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