深度学习公式推导和代码

为什么要做降维: 提高计算效率 留存有用的特征,为后续建模使用 在项目中实际拿到的数据,可能会有几百个维度(特征)的数据集,这样的数据集在建模使用时,非常消耗计算资源,所以需要通过使用降维方法来优化数

尼尔森详细讲述了卷积神经网络，对神经网络有深刻的见解。是学习的好资料

深度学习的简单matlab代码，经检验可以用。对手写数字小图像进行有标签学习，分类为10，单机运行5000张图片后，可进行0-9的手写数字识别。

《深度学习图解》原名为：《Grokking Deep Learning》。本书涵盖了深度学习的理论和算法，并教你从0到1来构建深度学习网络。 https://github.com/iamtrask/G

本书为面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。

Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者，Kaggle竞赛教练，个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google，从事人工智能研究，尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推

【《Python深度学习》配套代码】’Jupyternotebooksforthecodesamplesofthebook"DeepLearningwithPython"'byFrançoisChol

keras之父力作python深度学习pdf清晰版本及代码。

本实验方法主要分为对象检测和图像识别两个阶段。首先使用YOLO算法将每张图片中的云彩部分识别出来,再进行图片剪裁,输出只含云彩的图片。再使用AlexNet网络对剪裁过的图片进行分类。

使用LSTM神经网络训练和预测时间序列数据是深度学习领域中非常重要的任务。在这篇文章中，我们将向您展示如何使用Python编写LSTM代码来实现这一任务。通过本文的详细说明，您将学会如何构建LSTM模