首页
首页
沸点
课程
直播
活动
竞赛
商城
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
光头老师
掘友等级
数据挖掘+
|
银行
机器学习、深度学习
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
4
文章 4
沸点 0
赞
4
返回
|
搜索文章
最新
热门
常用机器学习实践技巧
我们知道在机器学习的实践中有很多技巧是可以通用和流程化的,在这里我们通过一个简单的数据集来演示在数据的使用和处理过程中常用的实践技巧。
PyTorch初探MNIST数据集
本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络,并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合,使用测试集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。
PyTorch初探迁移学习
什么是迁移学习(Transfer Learning)?简单的理解就是使用一些已经训练好的模型迁移到类似的新的问题进行使用,而不必对新问题重新建模,从头训练和优化参数。这些训练好的模型同时包含了优化好的参数,在使用的时候只需要做一些简单的调整就可以应用到新问题中了。
PyTorch实战图形风格迁移
什么是图像风格的迁移?其实现在很多的APP应用中已经普遍存在了,比如让我们选择一张自己的大头照,然后选择一种风格的图片,确认后我们的大头照变成了所选图片类似的风格。
个人成就
文章被点赞
34
文章被阅读
6,063
掘力值
204
关注了
0
关注者
839
收藏集
0
关注标签
7
加入于
2017-11-23