从数学和统计学的角度来理解过拟合和欠拟合，我们需要考虑模型的参数数量和拟合数据的程度。

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~记录下2023年4月份AI大事记，尤其是大模型方向。编号时间公司/学校AI热点新闻14月2日浙江大学浙江大学和蚂蚁集团合作，成立智能视觉实验室24月4日斯坦福大学斯坦福大学...

在本书的第三部分中，您将体验一下机器学习和深度学习。 我们将探索和利用 OpenCV 的机器学习模块。 此外，您还将学习如何使用与人脸检测，跟踪和识别相关的最新算法来创建人脸处理项目。 最后，将向您介绍 OpenCV 和一些深...

目前，有数十种深度学习框架可以解决 GPU 上的任何种类的深度学习问题，那么为什么我们还需要一个呢？ 本书是对这一百万美元问题的解答。 PyTorch 进入了深度学习家族，并有望成为 GPU 上的 NumPy。 自加入以来，社区一直在努...

生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。...

目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入...

正如我们已经探索的那样，GAN 可以通过学习数据分布来产生有意义的输出。 但是，无法控制所生成输出的属性。 GAN 的一些变体，例如条件 GAN（CGAN）和辅助分类器 GAN（ACGAN），如前两章所讨论的，都可以训练生成器，该生成器可以合成特...

在第一章中，我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP，CNN 和 RNN（在第 2 节中定义和描述），它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块，例如自回归网络（自编码器，GAN 和 VAE），深度强化学习 ，对...

在本节中，您将概述使用 Python 进行的深度学习，还将了解深度前馈网络，玻尔兹曼机和自编码器的架构。 我们还将练习基于 DFN 的示例以及玻尔兹曼机和自编码器的应用，以及基于带 Python 的 DL 框架/库的具体示例及其基准。...

在本节中，我们将学习两个重要的 DL 模型以及这些模型的演化路径。 我们将通过一些示例探索它们的架构和各种工程最佳实践。