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深度学习实践应用:个性化推荐
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2020-05-04 09:45:16
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机器学习和深度学习综述
人工智能、机器学习、深度学习的关系
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使用Python和Numpy构建神经网络模型
波士顿房价预测任务
构建波士顿房价预测任务的神经网络模型
数据处理
模型设计
训练配置
训练过程
总结
飞桨开源深度学习平台介绍
深度学习框架
飞桨开源深度学习平台
使用飞桨重写房价预测模型
Numpy介绍
概述
基础数据类型:ndarray数组
随机数np.random
线性代数
Numpy保存和导入文件
Numpy应用举例
一个案例带你吃透深度学习
使用飞桨完成手写数字识别模型
通过极简方案快速构建手写数字识别模型
【手写数字识别】之数据处理
【手写数字识别】之网络结构
【手写数字识别】之损失函数
【手写数字识别】之优化算法
【手写数字识别】之资源配置
【手写数字识别】之训练调试与优化
【手写数字识别】之恢复训练
总结:完整掌握深度学习建模
深度学习实践应用:计算机视觉
卷积神经网络基础
计算机视觉的发展历程
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目标检测发展历程
林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍
读取AI识虫数据集标注信息
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自然语言处理综述
自然语言处理的发展历程
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自然语言处理的常见任务
使用飞桨探索自然语言处理
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使用飞桨探索电影推荐
作业10-1 基于CV和NLP章节所学知识,给出一个推荐模型的网络设计方案
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