一些問題q
『深度學習』我們可以很容易理解，即機器學習中人工智慧的乙個研究方面（機器學習》人工智慧》深度學習）而這裡的框架，實際上就是指乙個平台，
在這個平台中，我們程式設計師只需要考慮一小部分函式實現，而其他的系統層面的細節均有平台自動處理，不需要程式設計師顧慮擔心。所以，學習深度學習，我們能用較小的投入，創造強大產出。
深度學習主要幾步
資料處理（五個part）：
讀入資料模型設計劃分資料集
生成批次資料
訓練樣本集亂序
校驗資料有效性
包括網路結構和損失函式的的選定
訓練配置
優化演算法（比如sgd，adam…）、設定學習率（代表模型引數更新變化幅度的大小）
深度學習 飛槳 學習筆記 note1
三者的關係是逐層專業化。人工智慧是比較范的概念，而機器學習是實現人工只能又有效的方式，深度學習則是機器學習中的乙個分支，目前發展火熱，並替代了大多數機器學習的演算法。機器學習從字面理解，是機器自我學習成長的過程，使得計算結果接近於人類思考後的目標。在機器學習領域中，有監督學習和無監督學習之分。監督學...
飛槳深度學習集訓營學習心得
sky在這個特殊的寒假中，偶然加入到了飛槳深度學習集訓營的學習隊伍中。在這裡較為系統的學習到了很多深度學習 計算機視覺方面的知識，還入門了paddle框架的使用方法，相信即使是具有一定深度學習經驗的同學，也會不小的收穫。在cv部分課程結束的時候參加了集訓營的小比賽，得到了滿意的成績。從一年多前開始，...
飛槳「PaddlePaddle」實踐學習筆記
補交8月14日打卡作業 numpy numerical python 是 python 的乙個擴充套件程式庫，支援大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫。nupmy可用來儲存和處理大型矩陣，比python自身的巢狀列表 nested list structure 結構要高效...