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  • 深度学习噪声

    Dropout另一个重要方面是噪声是乘性。如果是固定规模加性噪声,那么加了噪声 ϵ 整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大(使增加噪声 ϵ 变得不显著)。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化,在训练时向隐藏单元引入加性和乘

    作者: 小强鼓掌
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  • 基于深度神经网络噪声标签学习

        带噪学习领域研究是十分有意义,我们在我们场景进行了验证,都有不错提升,最低有2~3个点提升,最高有10个点提升,当然在一个场景验证不能够完全说明方法有效性,我们也发现多种方法组合有时候并不能起到一个double性能提升,反而有可能降低最终结果。    

    作者: 猜沟
    发表时间: 2021-04-09 04:55:35
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  • 深度学习噪声鲁棒性

    差极小噪声等价于对权重施加范数惩罚 (Bishop, 1995a,b)。在一般情况下,噪声注入远比简单地收缩参数强大,特别是噪声被添加到隐藏单元时会更加强大。向隐藏单元添加噪声是值得单独讨论重要的话题; Dropout 算法是这种做法主要发展方向。另一种正则化模型噪声使用方

    作者: 小强鼓掌
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  • 使用PyTorch对音频进行分类

    1、什么是分类问题?对象进行分类就是将其分配给特定类别。这本质上是一个分类问题是什么,即将输入数据从一组这样类别,也称为类分配到预定义类别。机器学习分类问题示例包括:识别手写数字,区分垃圾邮件和非垃圾邮件或识别核中不同蛋白质。https://www.kaggle.co

    作者: andyleung
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  • 深度学习之向输出目标注入噪声

    大多数数据集 y 标签都有一定错误。错误 y 不利于最大化 log p(y | x)。避免这种情况一种方法是显式地对标签上噪声进行建模。例如,我们可以假设,对于一些小常数 ϵ,训练集标记 y 是正确概率是 1 − ϵ,(以 ϵ 概率)任何其他可能标签也可能是正确。这个假

    作者: 小强鼓掌
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  • 基于深度学习图像分类入门教程

    图像分类是人工智能(AI)领域一项重要任务,其目的是将输入图像分配到特定类别中。随着深度学习发展,卷积神经网络(CNN)已成为图像分类任务主流方法。本篇文章将带您快速入门图像分类,并结合代码实例详细讲解基于PyTorch图像分类模型构建过程。基础知识图像分类核心概念

    作者: 柠檬味拥抱1
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  • 深度学习模型优化

    项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向:人工智能 工作地点: 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术,包括神经网络结构设计,NAS搜索算法,训练算法优化,AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术

  • 基于深度学习油藏数据分类与识别

    油田勘探和开发中数据量庞大且复杂。为了更好地理解油藏特征和优化生产过程,研究人员和工程师们一直在寻求更高效准确数据分类和识别方法。近年来,深度学习技术快速发展为解决这一问题提供了新可能性。本文将探讨基于深度学习油藏数据分类与识别方法及其应用。 深度学习在油藏数据分类与识别中的应用:

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 17:05:27
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  • 基于MindSpore深度学习框架实现图片分类

    邮箱:mc5534068@163.com

    作者: 菜鸟已存在
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  • 基于MindSpore深度学习框架实现图片分类

    zhuqiqian1@huawei.com

    作者: 走者
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  • AI系统创新Lab_News_【论文笔记】语音情感识别之声谱图卷积方法

    卷积学习空间信息,GRU学习时间信息,全连接层做最后的分类。注意:卷积只做一维卷积,即只做时域上的卷积(x轴)。 (4)通常的定长做法:为了使得模型能够输入定长样本,通常会把语音划分成等长样本(比如3秒)训练,然后在预测阶段也做分割,做多个预测来平均得分。

  • 训练声音分类模型 - AI开发平台ModelArts

    训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型训练。模型训练目的是得到满足需求声音分类模型。由于用于训练音频,至少有2种以上分类,每种分类音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运

  • 深度学习基于梯度学习

    我们到目前为止看到线性模型和神经网络最大区别,在于神经网络非线性导致大多数我们感兴趣损失函数都成为了非凸。这意味着神经网络训练通常使用迭代基于梯度优化,仅仅使得代价函数达到一个非常小值;而不是像用于训练线性回归模型线性方程求解器,或者用于训练逻辑回归或SVM凸优化算

    作者: 小强鼓掌
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  • 部署声音分类服务 - AI开发平台ModelArts

    图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加音频文件进行测试。

  • 深度学习之输入缺失分类

    x。这种情况在医疗诊断中经常出现,因为很多类型医学测试是昂贵,对身体有害。有效地定义这样一个大集合函数方法是学习所有相关变量概率分布,然后通过边缘化缺失变量来解决分类任务。使用 n 个输入变量,我们现在可以获得每个可能缺失输入集合所需所有 2n 个不同分类函数,但是计算机程序仅需要学习一个描述联合概率分布的函数。参见Goodfellow

    作者: 小强鼓掌
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  • 基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用

    邮箱是zxc542229303@163.com

    作者: Ricardo_M_Xi
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  • 深度学习之任务分类

    作者: 小强鼓掌
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  • 概要 - CodeArts IDE Online

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

  • AI平台ModelArts入门

    Notebook编程环境操作 了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中数据集资产,让零AI基础开发者完成“物体检测”AI模型的训练和部署。

  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 - CodeArts IDE Online

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

  • AI平台ModelArts资源

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  • 准备工作 - CodeArts IDE Online

    会出现一个Notebook Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型