电子发烧友网站提供《PyTorch教程5.5之深度学习中的泛化.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:31
电子爱好者开始学习单片机知识，因单片机的内容比较抽象，相对电子爱好者已熟悉的模拟电路、数字电路，单片机中有一些新的概念，这些概念非常基本以至于一般作者不屑去谈，教材自然也不会很深入地讲解这些概念，但这些内容又是学习中
2022-02-10 10:55
超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于，神经网络是公认的难以配置，而又有很多参数需要设置。最重要的是，个别模型的训练非常缓慢。 在这篇文章中，你会了解到如何使用scikit-learn
2017-09-30 16:22
C++学习中易错易混点知识汇总
2018-04-27 09:48
根据真实环境的状态转移数据来预定义环境动态模型，随后在通过环境动态模型进行策略学习的过程中无须再与环境进行交互。在无模型强化学习中，智
2021-04-08 11:41
导读：使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。
2021-01-30 06:09
随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（CNN）在目标检测与图像分类中受到研究者的广泛关注。CNN从 Lenet5网络发展到深度残差网络，其层数不断增加。基于神经网络中“深度”的含义，在确保感受野相同
2021-05-19 16:11
2013-01-21 18:15
本文提出了一种基于粗集的自动表情识别系统(RAFERS),该系统首先对人脸表情进行预处理,然后依次进行特征提取、特征选择、训练情感分类模型,并将该系统实际应用于电力知识学习系
2010-02-23 14:14
如何判断过拟合呢？我们在训练过程中会定义训练误差，验证集误差，测试集误差（泛化误差）。训练误差总是减少的，而泛化误差一开始会减少，但到一定程序后不减反而增加，这时候便出现了过拟合的现象。
2021-01-22 07:44
