狠狠操狠狠撸,国产一级A片免费播放,久久黄色成人视频,日本三级韩国三级国产三级,99re久热只有精品6在线直播,成人视频免费观看入口,色一本,国产亚洲电影在线

點(diǎn)擊上方“程序IT圈”，選擇“置頂”公眾號(hào)

重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

最近在 github 發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的項(xiàng)目，《深度學(xué)習(xí)500問》，由川大一名優(yōu)秀畢業(yè)生創(chuàng)建。這是一個(gè)整合 AI 相關(guān)知識(shí)的項(xiàng)目，通過廣大網(wǎng)友的集思廣益, 形成內(nèi)容充實(shí)，覆蓋全面的 AI 相關(guān)知識(shí)文集。

目前，該項(xiàng)目的 star 數(shù)已經(jīng)超過 24000，有 6700 多次 Fork，項(xiàng)目地址：

https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

目前，全書有近 30 萬字，初步分為 18 個(gè)章節(jié)。這 18 個(gè)章節(jié)涉及到深度學(xué)習(xí)的各個(gè)方面：

深度學(xué)習(xí)500問，以問答形式對(duì)常用的概率知識(shí)、線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等熱點(diǎn)問題進(jìn)行闡述，以幫助自己及有需要的讀者。

▌第一章：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

這部分內(nèi)容可能和大家以往看到的數(shù)學(xué)理論知識(shí)書籍不太一樣，這里作者并沒有講解那些知識(shí)點(diǎn)，而是幫大家總結(jié)整理了知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)系，比如：張量與矩陣的區(qū)別，奇異值與特征值的關(guān)系，常見概率分布（涵蓋12 種分布；通過分析每種分布的密度函數(shù)、數(shù)學(xué)期望、方差、特征函數(shù)等方面進(jìn)行對(duì)比）等等。

▌第二章：機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的知識(shí)非常的多，作者在這里為大家講解了常見的算法及它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)，如何根據(jù)數(shù)據(jù)類型來選擇模型，如何選擇函數(shù)，以及不同方法（如：降維方法 LDA、PCA）的優(yōu)缺點(diǎn)。

▌第三章：深度學(xué)習(xí)

從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)到機(jī)器學(xué)習(xí)，接下來就是深度學(xué)習(xí)了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播、反向傳播、激活函數(shù)、超參數(shù)、如何應(yīng)用 Sofxmax、調(diào)節(jié) Batch-Size 、歸一化、Dropout 這些問題作者已經(jīng)都為大家準(zhǔn)備好了。

▌第四至六章：經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)、CNN、RNN

第四章主要是LetNet、AlexNet、ZFNe、VGG、GoogleNet、Inception 等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、模型特點(diǎn)的解讀。第五章則詳細(xì)講解了 CNN 網(wǎng)絡(luò)的各組成層、卷積核、步長等基礎(chǔ)知識(shí)，還有圖解 12 種不同類型的 2D 卷積，以及 2D 卷積與3D 卷積的不同之處；第六章為大家講解RNN 的特點(diǎn)、拓展和改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)和在 NLP 中的典型應(yīng)用。

有了這樣的講解，還擔(dān)心自己搞不懂這些網(wǎng)路嗎？

▌第七至十五章

第七、八章主要介紹目標(biāo)檢測、圖像分割等技術(shù)的運(yùn)用；第九、十章將帶領(lǐng)大家了解這兩年大熱的強(qiáng)化學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)；目前第十一、十二章內(nèi)容，作者還沒有更新；第十三、十四、十五章則從優(yōu)化算法、超參數(shù)調(diào)整、正則化內(nèi)容出發(fā)，教你如何更好地訓(xùn)練模型。