深度学习共7篇
深度学习(Deep Learning)这一概念是由 Geoffrey Hinton(深度学习之父)于 2006 年提出,但它的起源时间要早得多,可追溯至 20 世纪四五十年代,也就是人类刚刚发明出电子计算机时就已经提出来了,但当时并非叫做深度学习,而是人工神经网络(artificial neural network, ANN),简称神经网络(NN),它是一种算法模型,其算法的构思灵感来源于生物神经网络。
TensorFlow下载和安装详解(两种常用方式)|艾奇编程网

TensorFlow下载和安装详解(两种常用方式)

TensorFlow 作为 Python 深度学习中最火的一款框架,我们应该如何正确的安装它呢,在安装和下载过程中又有哪些值的注意的细节呢,本文对如何安装 TensorFlow 的两种方式进行过详细的讲解。
TensorFlow2.x与1.x区别|艾奇编程网

TensorFlow2.x与1.x区别

TensorFlow 2 是一个与 TensorFlow 1.x 使用体验完全不同的框架,TensorFlow 2 不兼容 TensorFlow 1.x 的代码,同时在编程风格、函数接口设计等方面也大相径庭。TensorFlow1.x 复杂,不容易理解...
1月前
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Python深度学习框架汇总|艾奇编程网

Python深度学习框架汇总

Python 可谓是人工智能的第一语言,这不仅因为它有着众多支持深度学习的框架,还有许多优秀的深度学习框架,这些框架使得深度学习的训练任务的变得简单,程序开发者不在忧虑复杂的环境配置,本...
什么是独热编码(详解)|艾奇编程网

什么是独热编码(详解)

在机器学习中需要对样本的标签值进行表示,而独热编码(one-hot encoding)就是一种样本标签值的表示方式,当样本标签为离散值时,可采用独热编码方式来表示。本文将详细解读什么是独热编码。
Tensorflow:一款Python最火的深度学习框架|艾奇编程网

Tensorflow:一款Python最火的深度学习框架

本文详细介绍什么是 TensorFlow 框架
什么是随机数生成器|艾奇编程网

什么是随机数生成器

在计算领域,随机数生成器是一种产生不包含任意模式的序列的算法或过程。之所以称为随机数,是因为它们没有任何模式可循。产生的数字基本无法预测。
6月前
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通俗地理解朴素贝叶斯算法|艾奇编程网

通俗地理解朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯(Naive Bayesian algorithm)是有监督学习的一种分类算法,它基于“贝叶斯原理”实现,该原理的提出人是英国著名数学家托马斯·贝叶斯。因此你不要害怕千奇百怪的名字,它们大多数都...
6月前
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