深度学习之噪声

Dropout的另一个重要方面是噪声是乘性的。如果是固定规模的加性噪声，那么加了噪声 ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 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

深度学习之噪声鲁棒性

差极小的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 算法是这种做法的主要发展方向。另一种正则化模型的噪声使用方

基于深度神经网络的噪声标签学习

    带噪学习领域的研究是十分有意义的，我们在我们的场景进行了验证，都有不错的提升，最低有2~3个点的提升，最高有10个点的提升，当然在一个场景的验证不能够完全说明方法的有效性，我们也发现多种方法的组合有时候并不能起到一个double性能的提升，反而有可能降低最终的结果。    

深度学习之向输出目标注入噪声

大多数数据集的 y 标签都有一定错误。错误的 y 不利于最大化 log p(y | x)。避免这种情况的一种方法是显式地对标签上的噪声进行建模。例如，我们可以假设，对于一些小常数 ϵ，训练集标记 y 是正确的概率是 1 − ϵ，（以 ϵ 的概率）任何其他可能的标签也可能是正确的。这个假

基于深度学习的油藏数据分类与识别

油田勘探和开发中的数据量庞大且复杂。为了更好地理解油藏的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的数据分类和识别方法。近年来，深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的可能性。本文将探讨基于深度学习的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:

基于MindSpore深度学习框架实现图片分类

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基于MindSpore深度学习框架实现图片分类

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深度学习之基于梯度的学习

我们到目前为止看到的线性模型和神经网络的最大区别，在于神经网络的非线性导致大多数我们感兴趣的损失函数都成为了非凸的。这意味着神经网络的训练通常使用的迭代的、基于梯度的优化，仅仅使得代价函数达到一个非常小的值；而不是像用于训练线性回归模型的线性方程求解器，或者用于训练逻辑回归或SVM的凸优化算

深度学习之任务分类

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的类别。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的类别，也称为类分配到预定义的类别。机器学习中的分类问题示例包括：识别手写数字，区分垃圾邮件和非垃圾邮件或识别核中的不同蛋白质。https://www.kaggle.co

基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用

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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，因为很多类型的医学测试是昂贵的，对身体有害的。有效地定义这样一个大集合函数的方法是学习所有相关变量的概率分布，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的缺失输入集合所需的所有 2n 个不同的分类函数，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

基于深度学习的跨模态检索综述

处理等领域的显著成果，研究者提出了一系列以深度学习为基础的跨模态检索方法，极大地缓解了不同模态间相似性度量的挑战，本文称之为深度跨模态检索。本文将从以下角度综述近些年来代表性的深度跨模态检索论文，基于所提供的跨模态信息将这些方法分为三类：基于跨模态数据间一一对应的、基于跨模态数据

深度学习在测井数据噪声去除中的实践经验

predict(x_test) 结论： 通过使用深度学习技术，我们可以有效地去除测井数据中的噪声。深度学习模型在处理复杂的噪声情况下表现出色，并且能够提高测井数据的质量和解释精度。然而，建立准确的训练集和选择适当的模型结构对于噪声去除的成功至关重要。 在实际应用中，我们可以将深度学习噪声去除技术与其他测井数

深度学习之任务T的输入缺失分类

x。这种情况在医疗诊断中经常出现，因为很多类型的医学测试是昂贵的，对身体有害的。有效地定义这样一个大集合函数的方法是学习所有相关变量的概率分布，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的缺失输入集合所需的所有 2n 个不同的分类函数，但是计算机程序仅需要学习一个描述联合

深度学习修炼（六）——神经网络分类问题

其输入的微小变化敏感(这个也叫鲁棒性)。这也是为什么我们第一章线性模型所需的数据中我们往里添加了噪声点。因为一个好的模型不应该因为某些微小的噪声就失效。 所以根据上面所说的原理，科学家提出了一个想法：在训练过程中，在进行后续层的计算（我们的计算比如第一层输入层是不计算的，主要的

在线体验“基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用”

yufei43@huawei.com还是挺好用的，和 tensorflow 官网上面那个教程的云测试环境类似。

PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的花卉图片分类

2008 年发布，是一个英国本土常见花卉的图片数据集，包含 102 个类别，每类包含 40 ～ 258 张图片。在基于深度学习的图像分类任务中，这样较为少量的图片还是比较有挑战性的。Oxford 102 Flowers 的分类细节和部分类别的图片及对应的数量如图 2 所示。 image.png

基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真

nbsp;   基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。   3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述   &n

深度学习基础知识--分类问题算法

与回归问题不同的是，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，即样本的类别。分类问题在现实中的应用非常广泛，例如区分图片上的猫和狗、手写数字识别、垃圾邮件分类、人脸识别等。分类问题有二分类（“是”或“不是”）和多分类（多个类别中判别哪一类），而所有的多分类问题都可以转换成多个二分类问题，例