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  • 深度学习的应用

    计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW(大规模人脸识别竞赛)上,该实验室曾力压FaceBook夺得冠军,使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作,首先将RBM和D

    作者: QGS
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  • 深度学习的应用

    计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW(大规模人脸识别竞赛)上,该实验室曾力压FaceBook夺得冠军,使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作,首先将RBM和D

    作者: QGS
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  • 深度学习数据收集

    深度学习需要大量的数据集,但是现实是只有零星的数据,大家有什么收集数据的经验和经历,还有什么收集数据的好办法

    作者: 初学者7000
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  • 深度学习库 JAX

        JAX是一个似乎同时具备Pytorch和Tensorflow优势的深度学习框架。 JAX 是 Google Research 开发的机器学习库,被称为“在 GPU/TPU上运行的具有自动微分功能的Numpy”,该库的核心是类似 Numpy 的向量和矩阵运算。我个人认为,与

    作者: QGS
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  • 深度学习典型模型

    型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等,下面对这些模型进行描述。 卷积神经网络模型 在无监督预训练出现之前,训练深度神经网络通常非常困难

    作者: 某地瓜
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  • 深度学习识别滑动验证码

    本节我们就来了解下使用深度学习识别滑动验证码的方法。 1. 准备工作 我们这次主要侧重于完成利用深度学习模型来识别验证码缺口的过程,所以不会侧重于讲解深度学习模型的算法,另外由于整个模型实现较为复杂

    作者: 崔庆才丨静觅
    发表时间: 2021-12-31 16:52:28
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  • 深度学习之动量

    虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法,但其学习过程有时会很慢。动量方法 (Polyak, 1964) 旨在加速学习,特别是处理高曲率、小但一致的梯度,或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均,并且继续沿该方向移动。动量的效果。动量的主要目的是解决两个问题:Hessian

    作者: 小强鼓掌
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  • 神经网络与深度学习

    富,越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域:深度学习深度学习以神经网络为主要模型,一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力,深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题,比如推理、决策等。目前,深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功,受到高度重视

    作者: QGS
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  • 深度学习之PCA

    确定),使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴,但我们对于能够消除特征依赖更复杂形式的表示学习也很有兴趣。对此,我们需要比简单线性变换能做到更多的工具。

    作者: 小强鼓掌
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  • 深度学习深度模型中的优化

    深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。例如,模型中的进行推断(如 PCA)涉及到求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中,最难的是神经网络训练。甚至是用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络训练问题,也是很常见的。因为这其中的优化

    作者: 小强鼓掌
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  • 学习深度学习是否要先学习机器学习

    学习深度学习是否要先学习完机器学习,对于学习顺序不太了解

    作者: 飞奔的野马
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  • 深度学习和机器学习的区别

    也造就了深度学习的蓬勃发展,“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现,支持CNN、RNN和LSTM算法,是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型

    作者: 运气男孩
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  • 什么是AI、机器学习深度学习

    也造就了深度学习的蓬勃发展,“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现,支持CNN、RNN和LSTM算法,是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型

    作者: Amber
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  • 深度学习-语义分割

    本质上即为每个类别创建一个输出通道。因为上图有5个类别,所以网络输出的通道数也为5,如下图所示:如上图所示,预测的结果可以通过对每个像素在深度上求argmax的方式被整合到一张分割图中。进而,我们可以轻松地通过重叠的方式观察到每个目标。argmax的方式也很好理解。如上图所示,每

    作者: @Wu
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  • 深度学习】嘿马深度学习笔记第1篇:深度学习基本概要【附代码文档】

    掌握神经网络图像相关案例 深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 学习目标 目标 知道深度学习与机器学习的区别 应用 无 1.1.1 区别 1.1.1.1 特征提取方面 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识 深度学习通常由多个层组成

    作者: 程序员一诺python
    发表时间: 2024-08-16 17:03:45
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  • 深度学习的现实应用

    Transformers)模型,采用迁移学习和微调的方法,进一步刷新了深度学习方法在自然语言处理任务上的技术前沿。到目前为止,面向自然语言处理任务的深度学习架构仍在不断进化,与强化学习、无监督学习等的结合应该会带来效果更优的模型。1.3.4 其他领域深度学习在其他领域(如生物学、医疗和金融

    作者: 角动量
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  • 深度学习

    深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法,但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的:神经元之间的相互连接关系。但是,人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接,而人工神经网络中数据传播要经历不同的层,传播

    作者: feichaiyu
    发表时间: 2019-12-16 00:07:41
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  • 深度学习框架TensorFlow

        TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief   。Tensorflow拥有多层级结构,可部

    作者: QGS
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  • 机器学习深度学习的比较

    虽然,当数据很小时,深度学习算法表现不佳。这就是是深度学习算法需要大量数据才能完美理解的原因。但是,在这种情况下,我们可以看到算法的使用以及他们手工制作的规则。上图总结了这一事实。硬件依赖通常,深度学习依赖于高端机器,而传统学习依赖于低端机器。因此,深度学习要求包括GPU。这是它

    作者: @Wu
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-01

    人工智能相关的课程,看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程,不需要人工智能的基础,不需要太多的数学知识,也不需要什么编程经验。我觉得很友好呀,所以现在开始学习并记录一下第一讲:导论第二讲:环境搭建和Python快

    作者: 黄生
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