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2024 年 07 月 30 日文章目录
【深度学习实验】网络优化与正则化(七):超参数优化方法——网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经架构搜索
【深度学习实验】网络优化与正则化(六):逐层归一化方法——批量归一化、层归一化、权重归一化、局部响应归一化
【深度学习实验】网络优化与正则化(五):数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值
【深度学习实验】网络优化与正则化(四):参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化(高斯、均匀分布),基于方差缩放的初始化(Xavier、He),正交初始化
【深度学习实验】网络优化与正则化(三):随机梯度下降的改进——Adam算法详解(Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop)
【深度学习实验】网络优化与正则化(二):基于自适应学习率的优化算法详解:Adagrad、Adadelta、RMSprop
【深度学习实验】网络优化与正则化(一):优化算法:使用动量优化的随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent with Momentum)
在C#中使用Record的好处
【深度学习实验】卷积神经网络(八):使用深度残差神经网络ResNet完成图片多分类任务
【深度学习实验】卷积神经网络(七):实现深度残差神经网络ResNet
【深度学习实验】循环神经网络(五):基于GRU的语言模型训练(包括自定义门控循环单元GRU)
【深度学习实验】循环神经网络(四):基于 LSTM 的语言模型训练
【深度学习实验】循环神经网络(三):门控制——自定义循环神经网络LSTM(长短期记忆网络)模型
【深度学习实验】循环神经网络(二):使用循环神经网络(RNN)模型进行序列数据的预测
【深度学习实验】循环神经网络(一):循环神经网络(RNN)模型的实现与梯度裁剪
【重拾C语言】十三、动态数据组织(二)链表(创建、遍历检索、插入、删除、交换)
【重拾C语言】十三、动态数据组织(一)动态变量(malloc、calloc、realloc、free)
【重拾C语言】十二、C语言程序开发(穷举与试探——八皇后问题)
【重拾C语言】十二、C语言程序开发(自顶向下、逐步求精;结构化程序设计原则;程序风格)
【重拾C语言】十一、外部数据组织——文件
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