deep learning

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

深度学习这门技术真的是挺厉害的，能够通过多层非线性单元从大量数据中提取出高级特征。你如果对机器学习感兴趣，肯定会对《Deep Learning》这本书有兴趣。它不仅涵盖了线性代数、概率论这些数学基础，还详细了深度学习的核心算法。书中的内容丰富，从理论到实际应用都有。像梯度下降、反向传播等常用的优化算法，书中讲得清楚，理论结合实际，挺适合想要深入了解深度学习的你哦。要是你是入门级别，会觉得有点挑战，但只要你掌握了基础，后面就会慢慢理解。对于那些已经有一定机器学习基础的朋友，这本书绝对能你更进一步，掌握更多深度学习的技巧和实战知识。

NDArray基本操作对NDArray的基本数学运算是元素粒度的： # 创建两个全为1的NDArray a = mx.nd.ones((2,3)) b = mx.nd.ones((2,3)) # 元素级加法 c = a + b # 元素级减法 d = -c # 元素级幂和正弦运算，然后转置 e = mx.nd.sin(c**2).T # 元素级最大值 f = mx.nd.maximum(a, c) f.asnumpy()

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M

概述 本示例展示了如何使用卷积神经网络（CNN）快速检测在噪声海洋中的单个信息位。生成一个指定大小的随机矩阵，并在矩阵的一个位置将其中一半像素设置为true，另一半设置为false。然后，使用CNN进行矩阵分类，将矩阵分为两类（'class 1' 和 'class 2'）。 CNN训练与检测 通过深度学习模型训练，我们能够快速识别并定位矩阵中的单个信息位位置。与传统机器学习算法相比，CNN在这种任务中的收敛速度要快得多，且具有强大的处理能力。 应用场景 这种方法不仅适用于矩阵，也可以推广到其他数据形式，如基因组数据中的单核苷酸变异（SNPs）或财务数据中的欺诈交易。该方法为高效分类和信息位检测

该项目收集并打包了遵循各种标准的图像恢复技术，包括最新技术（都基于深度学习），开源技术（MIT或Apache许可证），可用技术（可直接使用预训练模型且不需要复杂依赖），以及Pythonic技术（更易于与Google Colab等平台共享和使用）。截至2019年7月25日，NLRN和ESRGAN是多个排行榜的领导者（可参考paperswithcode.com）。 技术细节：当前软件包包含的算法既可以直接使用，也可以根据需求从外部GitHub存储库稍作改编。所选方法依据以下标准进行比较： 去噪（去除颗粒） - 刘等，2018年提出的非本地循环网络（NLRN）。MIT许可证。 去除波纹（去除条纹噪

本项目包含用于带深度学习的监控视频中的人体分割的官方培训和测试代码（多媒体工具和应用程序，2020年）。请参阅技术细节，视频演示已提供。该实现基于MATLAB R2018a构建，因此需要安装深度学习工具箱。请注意，本教程假定您的根文件夹为/human-segmentation/，如使用其他目录，请相应修改命令。 文件结构 您的文件结构应如下所示：/human-segmentation/dataset/imageDataset/train/test/val/pixelLabelDataset/train/test/val/myColorMap.mpixelLabelColorbar.mprepr

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

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