深度学习之深度模型中的优化

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

深度学习之机器学习的挑战

        机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training

深度学习之机器学习的挑战

        机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training

机器学习之深度学习

有趣的是，二十一世纪初，连接主义学习又卷上重来，掀起了以 “深度学习”为名的热潮．所谓深度学习，狭义地说就是 “很多层 ＂ 的神经网络．在若干测试和竞赛上，尤其是涉及语音、 图像等复杂对象的应用中，深度学习技术取得了优越性能以往机器学习技术在应用中要取得好性能，对使用者的要求较高

《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》 —1.4.3　语音识别

声纹识别是语音识别领域的又一个研究方向。与语音识别不同，声纹识别属于生物识别技术的一种，它根据语音波形中反映说话者生理和行为特征的语音参数，通过连接声纹数据库来鉴别人的身份。因此，声纹识别不注重语音信号的语义理解，而是从语音信号中提取个人声纹特征，并从中找出能够唯一辨别（声纹识

机器学习和深度学习的区别是什么？

深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到

基于深度学习的石油炼化过程优化

石油炼化行业是一个复杂而庞大的产业，石油炼化过程中的优化问题一直是石油炼化企业关注的重点。传统的优化方法往往依赖于经验和规则，有限的人工干预和复杂的生产环境限制了优化效果。然而，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的石油炼化过程优化成为了一种新的解决方案。本文将探索基于深度学习的石油炼化过程优化，并提供一个具体的应用场景。

深度学习之学习率

个相当高的代价值。通常，就总训练时间和最终代价值而言，最优初始学习率的效果会好于大约迭代 100 次左右后最佳的效果。因此，通常最好是检测最早的几轮迭代，选择一个比在效果上表现最佳的学习率更大的学习率，但又不能太大导致严重的震荡。

深度学习之学习算法

        机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：“对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量

【人脸识别】基于matlab ksvd字典学习人脸表情识别【含Matlab源码 460期】

[5]孟逸凡,柳益君.基于PCA-SVM的人脸识别方法研究[J].科技视界. 2021,(07) [6]张娜,刘坤,韩美林,陈晨.一种基于PCA和LDA融合的人脸识别算法研究[J].电子测量技术. 2020,43(13) [7]陈艳.基于BP神经网络的人脸识别方法分析[J].信息与电脑(理论版)

人工智能、机器学习、深度学习的关系

数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网

深度学习之机器学习基础

深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20

什么是深度学习

深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分

《深度学习与图像识别：原理与实践》—2.1.4　Keras

使得Keras的程序过于缓慢，许多bug都隐藏于封装之中。另外就是学习Keras十分容易，但是很快就会遇到瓶颈，因为它缺少灵活性。另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容。总结：Keras比较适合作为练习使用的深度学习框架，但是因为

基于MindStudio的Resnet50深度学习模型开发

0介绍残差神经网络是何凯明提出的网络.在深度学习中,网络越深往往取得的效果越好,但是设计的网络过深后若干不为零的梯度相乘导致了梯度消失的现象影响了训练,在残差神经网络中借助其残差结构可以有效的避免梯度消失的问题,在imagenet数据集上取得了优异的结果.SE-Resnet50网络结构，如图4-1所示：图4-1

AI、机器学习、深度学习的关系

《深度学习与图像识别：原理与实践》—1.1.2　机器视觉

的图像处理和机器学习方法并不能很好地完成这样一个简单的分类任务，而深度学习的出现使得机器有了达到人类水平的可能。事实上，AlphaGo的出现已经证明了在一些领域，机器有了超越人类的能力。 a）Cifar10数据集展示图1-2　人工智能的第三个“春天” b）传统图像处理方法与深度学

免费的人脸识别SDK(基于 Java 实现的人脸识别功能)

  人脸识别技术是很复杂的，自己用Java手撕一个识别算法有点不切实际， 毕竟实力不允许我这么嚣张，还是借助三方的SDK吧！ 免费的人脸识别SDK： ArcSoft:，地址：https://ai.arcsoft.com.cn 基于 Java 实现的人脸识别功能:https://github

深度学习之学习算法

机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”

基于TensorFlow的深度学习模型优化策略

在深度学习领域，TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架，为研究者和开发者提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地优化这些模型，使之在有限的计算资源下达到最佳性能，成为了一个至关重要的课题。本文将深入探讨