深度学习基础知识笔记

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  理解模糊逻辑推理的原理及特点，熟练应用模糊推理。 设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。 已知人的操作经验为： “污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”； “污泥适中,油脂适中,洗涤时间适中”； “污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短”。 模糊控制规则如表1所示： x y z

  2024年02月03日

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  【人工智能】实验四：遗传算法求函数最大值实验与基础知识

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  2024年02月03日

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  【人工智能】实验三 A*算法求解八/十五数码问题实验与基础知识

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  2024年02月03日

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• 【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

  熟悉和掌握 卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。 编写卷积神经网络分类软件，编程语言不限，如Python等，以MNIST数据集为数据，实现对MNIST数据集分类操作，其中MNIST数据集共10类，分别为手写0—9。

  2024年02月04日

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• 深度学习基础知识整理

  Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。 自编码器的训练过程

  2024年01月17日

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• 深度学习torch基础知识

  detach是截断反向传播的梯度流 将某个node变成不需要梯度的Varibale。因此当反向传播经过这个node时，梯度就不会从这个node往前面传播。 拼接：将多个维度参数相同的张量连接成一个张量 torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) module即表示你定义的模型，devic

  2024年02月13日

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  深度学习基础知识神经网络

  1. 感知机 感知机（Perceptron）是 Frank Rosenblatt 在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（Multilayer Perceptron）。尽管感知机结构简单，但能够学习

  2024年02月03日

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  深度学习基础知识-感知机+神经网络的学习

  参考书籍：（找不到资源可以后台私信我） 《深度学习入门：基于Python的理论与实现 (斋藤康毅)》 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition (Aurelien Geron [Géron, Aurélien])》 机器学习和深度学习的区别： Perceptron（感知机） 感知机就是一种接收多种输入信

  2023年04月26日

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  深度学习基础知识-pytorch数据基本操作

  1.1.1 数据结构 机器学习和神经网络的主要数据结构，例如                 0维：叫标量，代表一个类别，如1.0                 1维：代表一个特征向量。如  [1.0，2,7，3.4]                 2维：就是矩阵，一个样本-特征矩阵，如： [[1.0，2,7，3.4 ]                   

  2024年02月11日

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• 深度学习基础知识（三）-线性代数的实现

  1.标量使用 标量由只有一个元素的张量表示,标量可以做最简单的计算。 结果： 2.向量使用 向量：将标量值组成的列表就是向量 结果： 访问张量的长度 只有一个轴的张量，形状只有一个元素 创建一个二维矩阵5行4列，然后将矩阵做转置，轴对称的一个转置 结果：其实就是把

  2024年02月10日

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