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100行Python代码理解深度学习关键概念:从头构建恶性肿瘤检测网络

在构建乳腺癌预测神经网络过程中,我们主要分为3大部分: 1.用Python从零开始创建一个神经网络,并使用梯度下降算法训练模型。 2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集,根据9种不同的特征,预测肿瘤是良性还是恶性的。 3.探索反向传播和梯度下降算法的工作原理。 在这个领域中,有很多大牛都通过视频和博文分享了自己掌握的专业知识,如fast.ai的Jeremy Howard、吴恩达、Andrej Karpathy、Yann Lecun等等。 他们一致认为,深度学习的关键之一就是,尽快亲自动手编写一个深度学习的模型。当前,深度学习领域中有很多强大的库可供我们使用,如Tensorflow、 PyTorch、 Fast.ai、 Keras、 Mxnett、 Nctk、DL4J 等。如果仅仅直接使用这些强大的库,我们可能会错过很多关键的东西,因此,

蚂蚁金服bPaaS究竟是什么?

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