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特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能 a. 算法的筛选 b. 从文献中学习 c. 重采样的方法3. 从算法调优上提升性能 a. 模型可诊断性 b. 权重的初始化 c. 学习率 d. 激活函数 e. 网络结构 f. batch和epoch g. 正则项 h. 优化目标
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包
学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3
2 原因以及解决办法欠拟合原因以及解决办法原因：学习到数据的特征过少解决办法：1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。例如，“组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段，无论在什么场景，都可以照葫芦画
在深度学习领域， 特别是在NLP（深度学习领域研究最热潮激动人心的领域）中，模型的规模正在不断增长。最新的GPT-3模型有1750亿个参数。把它和BERT比较就像把木星比作蚊子一样（好吧，不是字面意思）。深度学习的未来会更大吗？ 按理来说，不会，GPT-3是非常有说
们发现从数据的原始形式直接学得数据表示这件事很难。深度学习是目前最成功的表示学习方法，因此，目前国际表示学习大会（ICLR）的绝大部分论文都是关于深度学习的。深度学习是把表示学习的任务划分成几个小目标，先从数据的原始形式中先学习比较低级的表示，再从低级表示学得比较高级的表示。这样
本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结，适合当作原书的补充资料阅读，也可当作快速阅览机器学习原理基础知识的参考资料。 前言 深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
学习记录： 深度学习笔记（一）：卷积层+激活函数+池化层+全连接层 深度学习笔记（二）：激活函数总结 深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层 深度学习笔记（四）：梯度下降法与局部最优解 深度学习笔记（五）：欠拟合、过拟合 防止过拟合（一）：正则化
语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。谷歌翻译利用的是大型递归神经网络的堆叠网络。四、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车
学习目标 目标 知道深度学习与机器学习的区别了解神经网络的结构组成知道深度学习效果特点 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
现了结果。 如何解决或者权衡？ 综合评估一个模型的好坏，不仅要看模型在不同Top N下的精确率和召回率，最好是要绘制出模型的P-R曲线。 P-R曲线 F1 score 是精确率和召回率的调和平均值 F1 = ( 2 * P * R ) / ( P + R) 文章来源: kings
深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，
深度学习对语音识别产生了巨大影响。语音识别在 20 世纪 90 年代得到提高后，直到约 2000 年都停滞不前。深度学习的引入 (Dahl et al., 2010; Deng et al.,2010b; Seide et al., 2011; Hinton et al
华为云助力爱学习 超低时延线上互动课堂，推动教育升级 华为云RTC实时音视频服务帮助爱学习快速构建了全场景、全互动、全实时的视频能力。 背景介绍 爱学习教育集团是在线教育ToB赛道的领头羊。目前，爱学习合作机构已覆盖全国31个省市自治区的1600多个县市，拥有20000余家合作机构，累计服务学员超2500万人。
深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络
语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现
算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能
迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
runtimeONNX Runtime是一种跨平台深度学习训练和推理机加速器，与深度学习框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多种深度学习框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式，ONNX定义了一组
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