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回复总数  33
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2018-12-29 19:41:23 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 问与答 Ubuntu 下搭建深度学习环境的最简单方法
@cshlxm 应该有段时间了……我 10 月份装的系统。
2018-12-29 14:35:53 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 问与答 Ubuntu 下搭建深度学习环境的最简单方法
@cshlxm Anaconda 会自动安装正确版本的 CUDA 和 cuDNN。在服务器安装驱动确实很容易,但是自己组装的电脑安装桌面版的 Ubuntu,安装驱动就容易踩坑……
2018-12-29 10:22:52 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 问与答 Ubuntu 下搭建深度学习环境的最简单方法
@ugvf2009 我不懂 Docker,Google 一下应该很快找到😄。
2018-12-29 10:22:13 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 问与答 Ubuntu 下搭建深度学习环境的最简单方法
@cshlxm 我的这个方法就是用 Anaconda 安装,只需要给系统装好驱动,别的都不用管了。不用手动安装 CUDA 和 cuDNN。
2018-12-21 21:11:47 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@leoleoasd 哈哈哈!不好意思,我以为你说你是高中老师哈哈哈。
2018-12-21 20:58:31 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@leoleoasd 哇塞,专业玩家啊!你是教什么学科啊?高中就给学生讲这个,真的很棒啊!非常开拓学生视野了,可惜我读书那会儿没有你这样的老师啊。
2018-12-21 20:53:23 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@dyxang wow,你是 AI 学科的老师吗?
2018-12-21 20:50:01 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@watermelon92 如果你英文阅读无障碍的话,我强烈推荐 keras 作者的书《 Deep Learning with Python 》。我觉得入门完美啊,抽象程度刚刚好,既不会陷入底层数学,又不会太“实战”(以至于只会调参不懂原理)。如果你想硬核一点,我建议先看吴恩达的 ML 课前三章,打好基础,然后就开始看他的 DL 课。基础知识应该差不多了,然后就赶紧去实践吧!
2018-12-21 20:44:08 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@leoleoasd 我想尽可能减少数学概念,我连“斜率”和“截距”这俩词都没用……导数方程我也没写,用图来表示来。这篇文章的目的是建立一种数学直觉。即使我写成这样,依然有朋友表示看不懂…数学全忘光了…
2018-12-21 17:56:50 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@yushiro 想要系统地学习的话,推荐看看吴恩达的课程,在论坛上确实很难三言两语说清楚。不过以你举的例子来说,我建议你先在不改变模型的情况下把输入输出换掉,看看效果,然后调整下参数再看看效果。深度学习就像炼金术,多实验会有比较大收获。
2018-12-21 17:43:35 +08:00
回复了 yuikns 创建的主题 程序员 工作两年的同事不知道逻辑回归是什么,这个正常吗?
哈哈,可以发我写的科普文章《用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理》给他看看啊!里面有对线性回归和梯度下降的(自认为)生动讲解。

https://mp.weixin.qq.com/s/lCL-QTitZyB7rade6NkDIA
2018-12-21 15:52:54 +08:00
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@CommandZi 哈哈,应该都是假的。原视频链接: https://www.youtube.com/watch?v=9Yq67CjDqvw&t=2s
2018-12-21 15:48:20 +08:00
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@bokchoys 是啊我也很纳闷,怎么找不到热闹的社群,自学真的很寂寞啊!尤其是我这种不是做技术的,一边上班一边自学。
2018-12-21 15:47:16 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@yushiro 我的理解是,线性回归问题离一般的神经网络模型隔了 2 个步。你理解线性回归后,我们再加一层非线性函数例如 sigmoid,我们就得到一个二选一的分类识别器。但是如果这样的模型表达力太弱了,你可以想象一下,猫照片的 4 万个像素跟“猫”这个概念之间肯定不是什么线性关系,而是某种超级复杂的关系。假设这种关系可以用数学的多次方程表达(实际上也确实可以),那么用神经网络来做,从目前来看,是算力上最高效的选择。至于你说要选择多少层,首选是参考大牛们模型,如果没有现成的模型,就要靠自己慢慢调参了。
2018-12-21 10:05:57 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@lojoeshawn @wzblog @iannil @qianfeilong 哈哈,谢谢!第一次发文,多多指教!
2018-12-20 22:46:23 +08:00
回复了 olindk 创建的主题 分享创造 用高中数学理解 AI “深度学习”的基本原理
@adrianyoung 太难为我了 😂
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