深度学习特征-阿里云

【深度学习】实验03 特征处理

特征处理标准化、归一化和正则化是常见的数据处理方法，用于在机器学习和统计模型中对数据进行预处理和特征转换。它们具有不同的目的和方法。1.归一化归一化是机器学习中一个非常重要的数据预处理方法，它通过对数据进行缩放和转换，使得数据能够在计算时更加准确、更加稳定，从而提高机器学习算法的性能和效果。归一化可...

【使用深度学习的城市声音分类】使用从提取音频特征（频谱图）中提取的深度学习进行声音分类研究（Matlab代码实现）

💥1 概述使用深度学习进行城市声音分类是一种常见的研究方向。下面是一个基本的步骤，通过从音频特征（频谱图）中提取特征，应用深度学习进行声音分类：1. 数据收集和准备：收集包含城市环境下不同声音的音频数据集。可以通过麦克风或其他录音设备在不同城市环境中进行采集，确保数据集中包含各种声音...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解

深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输...

《阿里千亿特征深度学习算法XNN实践》电子版地址

《阿里千亿特征深度学习算法XNN实践》阿里千亿特征深度学习算法XNN实践电子版下载地址： https://developer.aliyun.com/ebook/664 电子书： </div>

深度学习经典网络模型汇总——LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet【对卷积池化后特征图变化有详细讲解】

先来看一下我们要讲述哪些经典的网络模型，如下：LeNet ：最早用于手写数字识别的CNN网络AlexNet ：2012年ILSVRC比赛冠军，比LeNet层数更深，这是一个历史性突破。ZFNet ：2013年ILSVRC比赛效果较好，和AlexNet类似。VGGNet ：...

DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别

输出结果实现代码from __future__ import print_functionprint(__doc__)import numpy as np import matplotlib.pyplo...

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