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分享最通俗易懂的深度学习教程
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视频教学:9分钟入门深度学习
目录 数据讲解:00:25 数据代码:01:19 模型讲解:01:43 模型代码:02:58 学习讲解:03:44 学习代码:06:10 训练可视化:07:57 活不好一生:09:04 视频 视频里演
YJango
2019-02-13
1K0
视频教学:7分钟入门线性代数+微积分
目录 线性代数:01:20 微分积分:05:35 明确任务:07:55 视频 知乎 bilibili 腾讯云 Youtube 知识点 任何一个知识,一定可以用一句话来概括它某刻的作用。不是概括是什么,
YJango
2019-02-13
6370
视频教学:什么是机器学习
目录 高 考 学 习:01:25 机 器 学 习:03:15 A.I. 与未来:04:20 视频 知乎 bilibili 腾讯云 Youtube 知识点 监督学习:有明确答案,可供寻找问题与答案之间关
YJango
2019-02-13
9770
学习观05:思维导图原理:人生与高手之差
市面上有太多的学习方法,几乎都是作者的经验总结,背后没有原理,更像是信仰一样去完成某些步骤,坚信神奇会发生。很多人都知道思维导图简单又强大,但却很少有人能说出来为什么,往往也不知道该如何正确使用。下面要传达的原理性的,是创造知识的知识,是卖你知识的人不会告诉你的知识。
YJango
2018-11-15
8320
为什么你会觉得编程、写作、解题时毫无头绪
视频内容 附录 知识量相同的两个人,会因为思维方式,造成解决问题能力落在两个不同等级上。 在学习运动类知识往往要直接关注输入和输出,但在应用思考类知识时却相反。 不要认为人类多么智能,我们的能力不是凭空产生的,拥有很多缺陷,需善用。 预告 《学习观》01:从没有人告诉过我们什么是学习 《学习观》02:华罗庚的“先把书读厚,再把书读薄”是什么意思 《学习观》03:其实你早就学会了“英语” 《学习观》05:如何正确的利用思维导图学习
YJango
2018-10-21
6860
其实你早就学会了“英语”
不得不提出的是:这个视频是面向需要实际使用英语的大学生或已工作人员。 视频内容 附录 当你看完视频后,再思考下面这些学习方法的作用 矫正输入输出的偏差 看电影学英语 我个人是随便选一个话题,不思考中文的情况下自言自语的表达想法 我在学日语、英语时、只看英语解释,英语例句,不会思考中文 跳过意识 泛听,泛读 看电影学英语 通过例子训练,避免把知识当信息单纯记忆 理解单词时看多个例子,重构大脑对单词的理解 预告 《学习观》01:从没有人告诉过我们什么是学习 《学习观》02:华罗庚的“先把书读厚,再把书读薄”是什
YJango
2018-10-21
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“先把书读厚,再把书读薄”到底什么意思
知识不是信息,学习不是记忆,并无法仅凭记住知识来学会知识。 这也是人们在教和学的过程中最容易犯的错误 以为将知识告诉了某人,对方就可以学会 以为听懂了知识,就表示自己学会了。 视频内容 预告 《学习观》01:从没有人告诉过我们什么是学习 《学习观》03:其实你早就学会了“英语” 《学习观》04:为什么你会觉得编程、写作、解题时毫无头绪 《学习观》05:如何正确的利用思维导图学习
YJango
2018-10-21
2.6K0
好多人一辈子都没搞清什么是学习
老师和家长总是告诉我们要好好学习,可从没有人告诉过我们什么是学习,学习和记忆的区别又是什么。以至于很多人误以为记忆就是学习。更讽刺的是,市面上有一大堆学习方法,每个方法的学习曲线比你要学习的内容还要难。
YJango
2018-10-21
7450
超智能体L01:9分钟的深度学习
目录 数据讲解:00:25 数据代码:01:19 模型讲解:01:43 模型代码:02:58 学习讲解:03:44 学习代码:06:10 训练可视化:07:57 活不好一生:09:04 视频 视频里演示的代码,已经编写成免费上机操作教程,可一步步跟着指示进行学习。 B站地址 知乎地址 视频内容 知识点 📷 视频中的梯度可视化大家可以自己操作。代码也在 github 里。 想要更透彻的理解以上的概念,请用参数尽可能少的深度模型来拟合北京出租车距离与价格的关系,不超 3 公里 都是 14 元,超过的部分 2.5
YJango
2018-09-28
1.4K0
超智能体M01:7分钟入门线性代数+微积分
目录 线性代数:01:20 微分积分:05:35 明确任务:07:55 视频 B站地址 知乎地址 视频内容 知识点 📷 任何一个知识,一定可以用一句话来概括它某刻的作用。不是概括是什么,而是该某刻的作用。拿快递时眼前的人可能是一个9岁女儿的父亲,一个好丈夫,还是一个孝顺儿子,继续下去会淹没在细节中。但此时此刻对你而言,他就是快递员。 因为变量和函数可以指代任何符合该关系的事物,所以要先要搞清什么是任务,明确字母指的是什么。看不懂公式不是因为有多难,而是不知道公式指的是什么。 足够细心的你可能会猜出来,视频是
YJango
2018-09-28
1.3K0
超智能体S01:什么是机器学习
目录 高 考 学 习:01:25 机 器 学 习:03:15 A.I. 与未来:04:20 视频 B站地址 知乎地址 视频内容 知识点 监督学习:有明确答案,可供寻找问题与答案之间关系的学习方式 模型:描述问题与答案之间关系的方法 训练:学习问题与答案之间关系的过程 预测:解决问题的过程 评估:衡量模型好坏的过程 训练集:训练所用的问题和答案 测试集:评估所用的问题和答案 数据:训练集和测试集都是数据。需要提前搜集 机器学习:用数据来训练出模型并再应用
YJango
2018-09-28
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YJango:深度学习入门
\vec{y}= a(W\cdot\vec{x} + {b}),其中\vec{x}是输入向量,\vec{y}是输出向量,\vec{b}是偏移向量,W是权重矩阵,a()是激活函数。每一层仅仅是把输入\vec{x}经过如此简单的操作得到\vec{y}。
YJango
2018-04-10
1.4K0
YJango:TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入
2. 对接性:TensorFlow中也加入了高级API (Estimator、Experiment,Dataset)帮助建立网络,和Keras等库不一样的是:这些API并不注重网络结构的搭建,而是将不同类型的操作分开,帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上,节省工作量。若使用Dataset API导入数据,后续还可选择与Estimator对接。
YJango
2018-04-10
3.8K2
YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示
该文是YJango:TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。
YJango
2018-04-03
2.5K3
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