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深度学习

1 深度学习简介 1.1 什么是深度学习? 1.2 深度学习的发展历程 1.3 深度学习的应用领域 2 深度学习基础知识 2.1 线性代数 2.2 微积分 2.3 概率论与统计学 2.4 数值计算方法 3 机器学习基础 3.1 监督学习 3.2 非监督学习 3.3 半监督学习 3.4 强化学习 4 深度学习基础 4.1 神经网络基础 4.2 激活函数 4.3 反向传播算法 4.4 正则化技术 4.5 深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等) 5 卷积神经网络(CNN) 5.1 CNN的基本结构 5.2 卷积层和池化层 5.3 卷积神经网络的全连接层和输出层 5.4 卷积神经网络实战:图像分类、物体检测、语义分割等任务 6 循环神经网络(RNN) 6.1 RNN的基本结构 6.2 LSTM和GRU 6.3 序列模型的应用 6.4 循环神经网络实战:语音识别、自然语言处理等任务 7 自注意力机制与Transformer 7.1 自注意力机制 7.2 Transformer模型 7.3 Transformer在NLP中的应用 7.4 自注意力机制与Transformer实战:机器翻译、文本生成等任务 8 GANs与自编码器 8.1 GANs的基本原理 8.2 自编码器的基本原理 8.3 GANs与自编码器实战:图像生成、数据增强等任务 9 深度强化学习 9.1 Q-learning与SARSA 9.2 DQN及其变种 9.3 Policy-based方法 9.4 A3C、DDPG等现代强化学习算法 9.5 深度强化学习实战:游戏AI、机器人控制等任务 10 超参数调整与模型优化 10.1 学习率调整策略 10.2 正则化与Dropout 11 特征工程与数据预处理 11.1 数据清洗与填充缺失值 11.2 特征缩放与归一化 11.3 特征选择与降维 11.4 特征提取与构造 12 模型评估与调优 12.1 交叉验证与模型融合 12.2 模型诊断与可视化 13 深度学习项目实战 13.1 图像识别/目标检测项目 13.2 自然语言处理项目 13.3 强化学习项目
首页 教程 深度学习 微积分
微积分是数学的一个分支,主要研究函数的变化和曲率。它主要包括两个部分:微分学和积分学。 1. 微分学:微分学主要研究的是函数的斜率或者变化率。在几何上,一个函数在某一点的斜率就是这一点切线的斜率。通过求导数,我们可以得到函数在任意一点的斜率,从而了解函数的变化情况。例如,如果一个函数的导数总是正的,那么我们知道这个函数是在不断增大的;如果一个函数的导数在某一点为0,那么我们就可以找到这个函数的极值点。 2. 积分学:积分学则是微分学的逆运算,主要研究的是面积、体积等问题。比如,如果我们想知道一个曲线下的面积,或者一个物体的体积,那么就需要用到积分。积分的基本思想就是将复杂的形状分割成无数个简单的小形状(如矩形或者梯形),然后累加这些小形状的面积或体积,最后就得到了整个复杂形状的面积或体积。 微积分的应用非常广泛,不仅在物理学、工程学、经济学等自然科学和社会科学中有着重要的应用,而且也是现代数学的重要基础,对理解现代数学的发展起着关键的作用。

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