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  • 机器学习以及深度学习

    所谓“ 机器学习” , 是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息; 而“ 深度学习”作为“机器学习一个**子集**, 相比其他学习方法, 使用了更多参数、模型也更复杂, 从而使得模型对数据理解更加深人, 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行, 每一步最优解不一定带来结果的最优解;

    作者: 黄生
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  • 深度学习学习算法

            机器学习算法是一种可以从数据中学习算法。然而,我们所谓学习”是什么意思呢?Mitchell (1997) 提供了一个简洁定义:“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

    作者: 小强鼓掌
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  • 如何获得华为云开发者认证证书 - 华为云开发者学堂

    提示完成购买。详细操作指导请参考后文开发者认证购买常见问题 2 在线学习 自主进行在线课程学习学习之后可以进行自我测试。详细操作指导请参考开发者认证课程学习常见问题 3 实验练习 本实验承载在华为云开发者学堂KooLabs云实验。 4 理论考试 自主选择时间,在线考试。考试满

  • HCIA-Cloud Service3.5-华为云开发者学堂

    库、EI、CDN、安全等 认证流程 收起 展开 学习培训 收起 展开 您可以通过在线课程学习,随时随地掌握基础知识,了解华为云实践应用 在线学习 收起 展开 在线实验 收起 展开 完成理论知识学习后结合实验手册在线实操,巩固学习 下载手册 收起 展开 模拟测试 收起 展开 通过模拟试题进行自我检测,了解考试题型

  • 鸿蒙物联网学习路径

    立即学习 展开更多收起 第二阶段:进阶阶段 1门课程 HDIC-OpenHarmony硬件模组 学习OpenHarmony技术架构以及技术特性、内核基础、内核扩展组件以及外设;了解驱动框架HDF、各类子系统、公共基础库以及多种通信协议原理及特性,通过本课程学习,为Ope

  • 深度残差收缩网络:一种深度学习故障诊断算法

    构。为了保证信号降噪效果,小波阈值化一个关键任务是设计一个滤波器。这个滤波器能够将有用信息转换成比较大特征,将噪声相关信息转换成接近于零特征。然而,设计这样滤波器需要大量信号处理方面的专业知识,经常是非常困难。深度学习提供了一种解决这个问题新思路。这些滤波器可

    作者: hw9826
    发表时间: 2020-08-31 11:54:08
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  • 云计算学习路径

    本课程主要介绍华为云专属主机DeH概念、应用场景、操作指导、特性与路标。 立即学习 HDIC-块存储服务EVS:云上坚实数据底座 通过本课程学习,用户将对云硬盘形成系统理解,掌握云硬盘相关知识及如何在对应场景下使用云硬盘。 立即学习 HDIC-存储云服务:对象存储服务OBS 通过本课程学习,学生

  • 移动应用开发学习路径

    通过了解HarmonyOS特点、应用场景和发展、以及HarmonyOS产生背景和ArkTS语言定位和发展,对ArkTS语言优点和发展有深入熟悉。 立即学习 展开更多收起 第三阶段:应用阶段 1门课程 HDIC-HarmonyOS ArkTS应用级 通过了解鸿蒙ArkTS语言深入应用知识点,学习鸿

  • 深度学习和机器学习区别

    数据一种机器学习技术。它基本特点,是试图模仿大脑神经元之间传递,处理信息模式。最显著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“神经网络”是强相关,“神经网络”也是其主要算法和手段;或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版神经网

    作者: 运气男孩
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  • 深度学习应用开发学习

    示了人工智能演进,也体现了其在系统性思维上挑战。在机器学习领域,我学习了有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等概念。特别是强化学习,它通过奖励和惩罚机制进行学习,非常适合棋类游戏。而无监督学习聚类算法,让我意识到它在日常生活中广泛应用,比如超市货架商品摆放。课

    作者: 黄生
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  • 机器学习之深度学习

    有趣是,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”为名热潮.所谓深度学习,狭义地说就是 “很多层 " 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,对使用者要求较高

    作者: ypr189
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  • 深度学习学习算法

    机器学习算法是一种可以从数据中学习算法。然而,我们所谓 ‘‘学习’’ 是什么意思呢?Mitchell (1997) 提供了一个简洁定义:‘‘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。”

    作者: 小强鼓掌
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  • 深度学习之Bagging学习

    回想一下Bagging学习,我们定义 k 个不同模型,从训练集有替换采样构造k 个不同数据集,然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout目标是在指数级数量神经网络上近似这个过程。具体来说,在训练中使用Dropout时,我们会使用基于小批量学习算法和较小步长,如梯度下降

    作者: 小强鼓掌
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  • 深度学习学习 XOR

    1。其余情况下返回值为 0。XOR 函数提供了我们想要学习目标函数 y = f∗(x)。我们模型给出了一个函数 y = f(x; θ)并且我们学习算法会不断调整参数 θ 来使得 f 尽可能接近 f∗。       在这个简单例子中,我们不会关心统计泛化。我们希望网络在这四个点X = {[0, 0]⊤

    作者: 小强鼓掌
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  • 分享深度学习发展混合学习

      这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集高成本,它通常用于业务环境中。从本质上讲,混合学习就是这个问题答案。我们如何使用监督学习方法来解决或联系非监督学习问题?例如,半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行,因为它可以很好地处理

    作者: 初学者7000
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  • 机器学习与深度学习比较

    深度学习要求包括GPU。这是它工作中不可或缺一部分。它们还进行大量矩阵乘法运算。特色工程这是一个普遍过程。在此,领域知识被用于创建特征提取器,以降低数据复杂性,并使模式更加可见以学习算法工作。虽然,处理起来非常困难。因此,这是需要非常多专业知识和时间。解决问题方法通

    作者: @Wu
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  • 深度学习之机器学习挑战

            机器学习主要挑战是我们算法必须能够在先前未观测新输入上表现良好,而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到输入上表现良好能力被称为泛化(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

    作者: 小强鼓掌
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  • 深度学习之机器学习挑战

            机器学习主要挑战是我们算法必须能够在先前未观测新输入上表现良好,而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到输入上表现良好能力被称为泛化(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

    作者: 小强鼓掌
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  • 深度学习之基于梯度学习

    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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  • 人工智能工程师学习路径

    0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关基本知识,其中包括深度学习发展历程、深度学习神经 网络部件、深度学习神经网络不同类型以及深度学习工程中常见问题。 开始学习 深度学习概览 深度学习概览 第二阶段:人工智能开发框架 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习