?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?TensorFlow实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/310?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容推荐系统是预测用户对多种产品的偏好的模型，互联网时代，它在各种领域大放异彩，从视频音乐多媒体推荐、到电商购物推荐、社交关系推荐，无处不在地提升用户体验。最常见的推荐系统方法包括：
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?TensorFlow实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/310?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容推荐系统是预测用户对多种产品的偏好的模型，互联网时代，它在各种领域大放异彩，从视频音乐多媒体推荐、到电商购物推荐、社交关系推荐，无处不在地提升用户体验。最常见的推荐系统方法包括：
声明本文参考Deep-Learning-Specialization-Coursera/Convolution_model_Step_by_Step_v1.ipynbatmain·abdur75648/Deep-Learning-Specialization-Coursera·GitHub，力求理解。资料下载链接：https://pan.baidu.com/s/1LoMe9bS_ig0wB7ubR9m39Q提取码：afhc，请在开始之前下载好所需资料。【博主使用的python版本：3.9.12】，当然也使用tensorflow2.1.神经网络的底层搭建 这里，我们要实现一个拥有卷积层（CON
声明本文参考Deep-Learning-Specialization-Coursera/Convolution_model_Step_by_Step_v1.ipynbatmain·abdur75648/Deep-Learning-Specialization-Coursera·GitHub，力求理解。资料下载链接：https://pan.baidu.com/s/1LoMe9bS_ig0wB7ubR9m39Q提取码：afhc，请在开始之前下载好所需资料。【博主使用的python版本：3.9.12】，当然也使用tensorflow2.1.神经网络的底层搭建 这里，我们要实现一个拥有卷积层（CON
摘要：循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习系列-循环神经网络上篇》，作者：Skytier循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！1应用场景循环神经网络（RNN）其实就是序列模型，我们先来看看其应用场景。在语音识别时，给定了一个输入音频片段X，并要求输出对应的文字记录Y。这里的输入和输出数据都是序列模型，输入X是一个按时播放的音频片段，输出Y是一系列文字。音乐生成问题也是一样，输出数据Y是序列，而输入数据X可以是空集，也可以是个单一的整数（代表音符）。而系列模型在DN
摘要：循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习系列-循环神经网络上篇》，作者：Skytier循环神经网络（RNN）可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革！1应用场景循环神经网络（RNN）其实就是序列模型，我们先来看看其应用场景。在语音识别时，给定了一个输入音频片段X，并要求输出对应的文字记录Y。这里的输入和输出数据都是序列模型，输入X是一个按时播放的音频片段，输出Y是一系列文字。音乐生成问题也是一样，输出数据Y是序列，而输入数据X可以是空集，也可以是个单一的整数（代表音符）。而系列模型在DN
只要你懂Python，大概记得高中学过的求导知识，看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话，那我就吃鞋:DAndrejKarpathy，前特斯拉AI高级总监、曾设计并担任斯坦福深度学习课程CS231n讲师、OpenAI创始成员和研究科学家。在7月离职特斯拉后，Andrej在家录制了一个详解反向传播的课程，自信表示“这是8年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解”，并在推特打赌“看不懂就吃鞋”。虽然很想看Andrej直播吃鞋，但实话实说，作为小白的我，好像真的看懂了。课程视频【中英字幕】AndrejKarpathy|详解神经网络和反向传播（基于micrograd）字幕由矩池云翻译制作
只要你懂Python，大概记得高中学过的求导知识，看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话，那我就吃鞋:DAndrejKarpathy，前特斯拉AI高级总监、曾设计并担任斯坦福深度学习课程CS231n讲师、OpenAI创始成员和研究科学家。在7月离职特斯拉后，Andrej在家录制了一个详解反向传播的课程，自信表示“这是8年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解”，并在推特打赌“看不懂就吃鞋”。虽然很想看Andrej直播吃鞋，但实话实说，作为小白的我，好像真的看懂了。课程视频【中英字幕】AndrejKarpathy|详解神经网络和反向传播（基于micrograd）字幕由矩池云翻译制作
1，模型量化概述1.1，模型量化优点1.2，模型量化的方案1.2.1，PTQ理解1.3，量化的分类1.3.1，线性量化概述2，量化算术2.1，定点和浮点2.2，量化浮点2.2，量化算术3，量化方法的改进3.1，浮点数动态范围选择3.2，最大最小值（MinMax）3.3，滑动平均最大最小值(MovingAverageMinMax)3.4，KL距离采样方法(Kullback–Leiblerdivergence)3.5，总结4，量化实战经验参考资料本文为对目前线性量化优点、原理、方法和实战内容的总结，主要参考神经网络量化简介并加以自己的理解和总结，适合初学者阅读和自身复习用。1，模型量化概述1.1，
1，模型量化概述1.1，模型量化优点1.2，模型量化的方案1.2.1，PTQ理解1.3，量化的分类1.3.1，线性量化概述2，量化算术2.1，定点和浮点2.2，量化浮点2.2，量化算术3，量化方法的改进3.1，浮点数动态范围选择3.2，最大最小值（MinMax）3.3，滑动平均最大最小值(MovingAverageMinMax)3.4，KL距离采样方法(Kullback–Leiblerdivergence)3.5，总结4，量化实战经验参考资料本文为对目前线性量化优点、原理、方法和实战内容的总结，主要参考神经网络量化简介并加以自己的理解和总结，适合初学者阅读和自身复习用。1，模型量化概述1.1，
