Praktisches Lernen Deep Learning 09 ---- Softmax-Regression + Verlustfunktion + Bildklassifizierungsdatensatz - Code World

Praktisches Lernen Deep Learning 09 ---- Softmax-Regression + Verlustfunktion + Bildklassifizierungsdatensatz

Enterprise 2023-04-08 21:28:11 views: null

NoSuchKey

Ich denke du magst

Origin blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/126729428

Praktisches Lernen Deep Learning 09 ---- Softmax-Regression + Verlustfunktion + Bildklassifizierungsdatensatz

[Deep Learning] Umgebungskonfiguration „Praktisches Deep Learning“.

[Praktisches Deep Learning] Pytorch-Parameterverwaltung

„Praktisches Deep Learning“-68Transformer

Praktisches Deep Learning v2 Pytorch mit Blocknetzwerk VGG

Deep Learning Praktisches Kapitel (14) – VGG16 von TensorFlow

Deep Learning – Praktisches Kapitel (12) – LetNet-5 von TensorFlow

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (10): Logistische Regression

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (8): Polynomielle Regression

Ridge-Regression, LASSO-Regression, elastisches Netzwerk und Verlustfunktion beim maschinellen Lernen

[Maschinelles Lernen] Verlustfunktion und Optimierungsprozess

[Deep Learning] Kapitel 5: Rückblick auf die Netzwerkarchitektur – Aktivierungsfunktion – Verlustfunktion – Gradientenabstieg

[Deep Learning] Experiment 09 Verwenden Sie Keras, um die lineare Regression abzuschließen

Oracle Grundkenntnisse in Grammatik, praktisches Lernen

Die praktische Implementierung des Deep-Learning-Frameworks 4 verwendet die entropieübergreifende Verlustfunktion, um Klassifizierungsaufgaben zu unterstützen

Praktisches Tutorial zu Pytorch Deep Learning (1): Grundlagen der semantischen Segmentierung und Umgebungskonstruktion

Praktisches Tutorial | Top 10 Deep-Learning-Fähigkeiten, um Kaggle zu dominieren

Maschinelles Lernen und Deep Learning – Verwendung des stochastischen Gradientenabstiegsalgorithmus SGD zur Durchführung einer linearen Regression für Immobilienpreisdaten in Boston

2020-12-09 Deep Learning Faltungsanalyse der neuronalen Netzwerkstruktur

Kapitel 2 von "Deep Learning lernen" (TF2.0 Edition)

Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen

Mehrschichtiges Perzeptron-Lernen für Deep Learning

Maschinelles Lernen und Deep Learning – Stochastischer Gradientenabstiegsalgorithmus (und seine Optimierung)

Ergänzende Konzepte rund um maschinelles Lernen und Deep Learning

5. TensorFlow-Tutorial --- Maschinelles Lernen und Deep Learning

Zusammenfassung 2 – Aufbau und Lernen von Deep-Learning-Netzwerken

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (9): Modellverallgemeinerung

Praktisches Tutorial zum maschinellen Lernen (6): Entscheidungsbaum

[Deep-Learning-Experiment] Lineares Modell (3): Verwenden Sie Pytorch, um ein einfaches lineares Modell zu implementieren: Erstellen, konstruieren Sie die Verlustfunktion und berechnen Sie den Verlustwert

[Deep-Learning-Experiment] Lineares Modell (1): Verwenden Sie NumPy, um ein einfaches lineares Modell zu implementieren: Erstellen, konstruieren Sie die Verlustfunktion und berechnen Sie den Verlustwert

Empfohlen

Rangfolge

Täglich

Mehr

2025-04-30(0)

2025-04-29(0)

2025-04-28(0)

2025-04-27(0)

2025-04-26(0)

2025-04-25(0)

2025-04-24(0)

2025-04-23(0)

2025-04-22(0)

2025-04-21(0)