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15. 浮点算术：争议和限制
15. 浮点算术：争议和限制 15.1. 表示性错误 15. 浮点算术：争议和限制 浮点数在计算机硬件中表示为以 2 为基数（二进制）的小数。举例而言，十进制的小数 0.125 等于 1/10 + 2/100 + 5/1000 ，同理，二进制的小数 0.001 等于0/2 + 0/4 + 1/8。这两个小数具有相同的值，唯一真正的区... -
1.17. 神经网络模型（有监督）
1.17. 神经网络模型（有监督） 1.17.1. 多层感知器 1.17.2. 分类 1.17.3. 回归 1.17.4. 正则化 1.17.5. 算法 1.17.6. 复杂度 1.17.7. 数学公式 1.17.8. 实用技巧 1.17.9. 使用 warm_start 的更多控制 1.17. 神经网络模型（有监督） 校验者: @... -
1.17. 神经网络模型（有监督）
1.17. 神经网络模型（有监督） 1.17. 神经网络模型（有监督） 1.17.1. 多层感知器 1.17.2. 分类 1.17.3. 回归 1.17.4. 正则化 1.17.5. 算法 1.17.6. 复杂度 1.17.7. 数学公式 1.17.8. 实用技巧 1.17.9. 使用 warm_start 的更多控制 1.17.... -
15. 浮点算术：争议和限制
15. 浮点算术：争议和限制 15.1. 表示性错误 15. 浮点算术：争议和限制 浮点数在计算机硬件中表示为以 2 为基数（二进制）的小数。举例而言，十进制的小数 0.125 等于 1/10 + 2/100 + 5/1000 ，同理，二进制的小数 0.001 等于0/2 + 0/4 + 1/8。这两个小数具有相同的值，... -
您的开发环境
您的开发环境 文本编辑器 Vim Python-mode SuperTab Emacs TextMate Sublime Text Atom IDEs PyCharm / IntelliJ IDEA Python （在 Visual Studio Code中） Enthought Canopy Eclipse Komodo IDE ... -
示例4：语义分割之 DeepLabV3+
1. 数据集 1.1 数据准备 1.2 数据加载 2. 模型定义 3. 模型训练 4. 参考 语义分割是计算机视觉的一项重要任务，本教程使用Jittor 框架实现了DeepLabV3+语义分割 模型。 DeepLabV3+论文：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码：https://github... -
一些基本概念
一些基本概念 符号计算 张量 data_format 函数式模型 batch epochs 对新手友好的小说明 关于Python 关于深度学习 其他 一些基本概念 在开始学习Keras之前，我们希望传递一些关于Keras，关于深度学习的基本概念和技术，我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容，这将减少你学习中的困惑... -
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)
Deeplearning Algorithms tutorial 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis) Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手... -
15. 浮点算术：争议和限制
15. 浮点算术：争议和限制 15.1. 表示性错误 15. 浮点算术：争议和限制 浮点数在计算机硬件中表示为以 2 为基数（二进制）的小数。举例而言，十进制的小数 0.125 等于 1/10 + 2/100 + 5/1000 ，同理，二进制的小数 0.001 等于0/2 + 0/4 + 1/8。这两个小数具有相同的值，唯一真正的区别... -
Keras:基于Python的深度学习库
Keras:基于Python的深度学习库 停止更新通知 这就是Keras 关于Keras-cn 当前版本与更新 快速开始：30s上手Keras 安装 在Theano、CNTK、TensorFlow间切换 技术支持 小额赞助 Keras:基于Python的深度学习库 停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持...