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我正在做Udacity深度学习课程，我正在做第一个作业，问题5，你试着计算重复的数量，比如说，你的测试集和训练集。(或验证和培训等)
我看过别人的答案，但出于各种原因，我对他们不满意。
浏览 3修改于2017-12-19得票数 0
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在一些情况下，hdf5存储格式用于深度学习。可以理解hdf5共享数据的好处。然而，我是否可以期望通过使用hd5f而不是级联帧的图像来提高训练效率呢？如果共享是我最不关心的事情，我是否有理由使用hdf5？
编辑:我浏览了各种页面，如HDF5用户指南、常见问题解答和其他博客文章。我发现hdf5主要是一种通用的存储格式。
浏览 4修改于2017-12-14得票数 2
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我在yolov5中遇到了一个错误：我认为这方面的问题是，data.yaml类仅限于5个类，而不是80个类，以便下载coco数据集，并且只学习特定的类。在学习标签数据时，有没有人有方法或代码来消除特定标签(0-4)以外的项目？
浏览 3修改于2022-04-22得票数 0
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我有大量的标签数据序列，我想使用深度学习来对它们进行分类。例如:我有n个文件(f1 f2 f3...fn)，每个文件都有非常多的序列：0 15 0 0 0 2...1 0 0 5 7 8...f21 0 3 0 5 0...2 0 7 8 1 3...，(深度学习)程序应该能够将其分类到正确的文件中。你能用easy_to_underst
浏览 0提问于2015-10-07得票数 0
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我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。汤姆·米切尔对机器学习的一个已知定义是：这个博客指出机器学习</e
浏览 0修改于2017-01-23得票数 12
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\= max(maxDepth('4'), maxDepth('5'/ \ maxDepth('4') = 1 maxDepth('5') = 1
最近，我学习了求
浏览 1提问于2019-10-20得票数 1
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我对使用深度学习和教程进行自动完成很感兴趣，我发现这里总是以特定数量的字符为条件的(给定40个字符，预测下一个字符或整个单词)。但是在现实世界中，自动完成是在输入第一个字母之后完成的。
浏览 0修改于2020-03-19得票数 4
cv2在深度学习模型上进行推理时使用的是图形处理器，我想使用gpu进行深度学习模型的推理，有什么方法吗？我尝试做cv2.UMat()，但它只在我不使用深度学习时才支持，当我开始使用深度学习时，它不起作用。请让我知道我们如何做cv2操作和深度学习的时候。
浏览 3提问于2020-02-04得票数 0
我想尝试用Python学习深度学习。对于一个有用的场景，我想到的第一件事就是重复检查。In Table:To Insert:
Max Test, NULL, (+49)0064258458或者，深度学习有可能实现吗？
浏览 0提问于2016-06-30得票数 1
如何做一些像机器学习这样的事情来产生一个猜测:头的哪个组合在将来的刮擦中会取得最好的成功。如果没有，是否可以使用普通的Elasticsearch --您会建议使用什么插件。
浏览 0提问于2018-05-18得票数 2
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在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络.我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。
浏览 0修改于2017-05-01得票数 14
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目前，我正在古瑟拉上一门课程，在课程中，吴家富画出了以下图片：有人知道有什么引用/推理可以证明所绘制的图形是正确的吗？是否进行了任何实验来获得它？如果是的话，你能指给我看吗？谢谢
浏览 0修改于2019-03-28得票数 6
我在读关于深度学习的论文。其中大多数都是指无监督学习。我正在尝试找出深度学习是否可以应用于文档分类问题。我知道有相当好的分类器可用。但我的目标是找出我们是否可以使用深度学习来达到这个目的。
浏览 7修改于2016-12-30得票数 10
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深度学习的主要框架有哪些可以通过腾讯云服务器学习？
云服务器、深度学习
深度学习的大部分知识都很深奥，作为一个深度学习领域的小白，想要了解一下深度学习分为哪些大致的框架，分别的内容又有哪些？哪些框架可以通过腾讯云服务器来开始学习呢？
浏览 3215提问于2018-09-07
我想知道tensorflow.js中的posenet是否可以称为机器学习模型或深度学习模型。我在互联网上搜索了一下，发现有些网站说它是机器学习模型，而有些网站说它是深度学习模型。还提供了说它是基于机器学习还是基于深度学习的原因。 任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 7提问于2020-01-31得票数 1
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如何实现深度强化学习（DQN）?
深度学习、编程算法、强化学习
DQN（Deep Q-Learning）可谓是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（ Action ）的端对端（End-to-end）学习的一种全新的算法 ，该如何实现深度强化学习（DQN）呢?
浏览 3872提问于2018-10-10
深入的Q-学习，A3C，政策进化的遗传算法，他们都没有学习小行星，或至少表现比人类差得多。根据RL的说法，从最艰难的Atari游戏来看，大部分的焦点都集中在蒙特祖马的复仇上，这显然受到了很少的奖励。以下是一些报告小行星上的坏结果的论文(有些文章互相引用)：深度强化学习的大规模并行学习方法基于深度强化学习的网络结构决斗
优先
浏览 0修改于2018-02-19得票数 3
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