已找到以下 10000 条记录
  • 深度学习入门》笔记 - 28

    unicode_minus']=False plt.plot(lm_history.epoch,lm_history.history['mse'],label='训练误差') plt.plot(lm_history.epoch,lm_history.history['val_mse'],label='测试误差')

    作者: 黄生
    33
    5
  • 深度学习和机器学习的区别

    )领域。显然,“深度学习”是与机器学习的“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“改良版的神经网络”算法。深度学习又分为卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNN)和深度置信网(Deep

    作者: 运气男孩
    685
    2
  • 什么是AI、机器学习深度学习

    )领域。显然,“深度学习”是与机器学习的“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“改良版的神经网络”算法。深度学习又分为卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNN)和深度置信网(Deep

    作者: Amber
    11520
    6
  • 在ModelArts自动学习模型训练图片异常怎么办? - AI开发平台ModelArts

    在ModelArts自动学习模型训练图片异常怎么办? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明

  • 深度学习概览

    HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。

  • 深度学习在环保

    Anthony 如是说:" 这一领域的开发获得了高速发展。深度学习模型在规模上不断扩大,越来先进, 目前呈指数级增长。令大多数人意想不到的是:这意味着能源消耗正在随之增加。" 一次深度学习训练 =126 个丹麦家庭的年度能源消耗 深度学习训练是数学模型识别大型数据集中的模式的过程。这是一

    作者: 初学者7000
    839
    2
  • 分享深度学习发展的学习范式——混合学习

     这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本,它经常被用于商业环境。从本质上讲,混合学习是这个问题的答案。我们如何才能使用监督学习方法来解决或者链接无监督学习问题?例如这样一个例子,半监督学习在机器学习领域正日益流行,因为它能

    作者: 初学者7000
    741
    1
  • 分享深度学习发展的混合学习

      这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间的界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集的高成本,它通常用于业务环境。从本质上讲,混合学习就是这个问题的答案。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流行,因为它可以很好地处理

    作者: 初学者7000
    931
    1
  • 分享深度学习发展的学习范式——混合学习

        这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本,它经常被用于商业环境。从本质上讲,混合学习是这个问题的答案。我们如何才能使用监督学习方法来解决或者链接无监督学习问题?例如这样一个例子,半监督学习在机器学习领域正日益流行,因

    作者: 初学者7000
    830
    3
  • 深度学习=炼金术?

    深度学习是目前人工智能最受关注的领域,但黑盒学习法使得深度学习面临一个重要的问题:AI能给出正确的选择,但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题;可解释AI的研究方向和进展。

    主讲人:华为MindSpore首席科学家,陈雷
    直播时间:2020/03/27 周五 14:00 - 15:00
  • 机器学习深度学习的比较

    小时,深度学习算法表现不佳。这就是是深度学习算法需要大量数据才能完美理解的原因。但是,在这种情况下,我们可以看到算法的使用以及他们手工制作的规则。上图总结了这一事实。硬件依赖通常,深度学习依赖于高端机器,而传统学习依赖于低端机器。因此,深度学习要求包括GPU。这是它工作不可或缺

    作者: @Wu
    541
    1
  • 深度学习深陷困境!

    程的基础。但在深度学习,符号处理被视为不入流。摆脱符号处理简直就是异想天开。然而,如今的大多数 AI 就在朝着这个方向努力。Hinton 和许多研究者都在努力摆脱符号处理。深度学习的愿景似乎并不以科学为基础,而是源自某种历史遗恨:智能行为纯粹来自海量数据和深度学习的融合。常见的

    作者: 星恒
    250
    3
  • 走近深度学习 认识MoXing

    深度学习服务是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务、DLS视频教程,可帮助您快速了解DLS。

  • 深度学习模型结构

    或者目标等),再到更高层的目标、目标的行为等,即底层特征组合成了高层特征,由低到高的特征表示越来抽象。深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。 深度神经网络可以分为3类:1.前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN),由多个编码器层叠加而成,如多层感知机(multi-layer

    作者: 运气男孩
    1146
    2
  • 深度学习初体验

    (NLP)领域。显然,“深度学习”是与机器学习的“神经网络”是强相关,“神经网络”也是其主要的算法和手段;或者可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。目前主流的深度学习的框架有:TensorFlow、MOA、Caffe、Apache SINGA、PyTorch、Puppet、MXNet、Nervana

    作者: ad123445
    8090
    33
  • 深度学习应用开发》学习笔记-01

    人工智能相关的课程,看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程,不需要人工智能的基础,不需要太多的数学知识,也不需要什么编程经验。我觉得很友好呀,所以现在开始学习并记录一下第一讲:导论第二讲:环境搭建和Python快

    作者: 黄生
    1139
    5
  • 深度学习的挑战

    深度学习挑战 虽然深度学习具有令人印象深刻的能力,但是一些障碍正在阻碍其广泛采用。它们包括以下内容: •技能短缺:当O'Reilly公司的调查询问是什么阻碍人们采用深度学习时,受访者的第一个反应就是缺乏熟练的员工。2018年全球人工智能人才报告表明,“全世界大约有22,000名获

    作者: 建赟
    1653
    2
  • 深度学习模型结构

    (或者目标等),再到更高层的目标、目标的行为等,即底层特征组合成了高层特征,由低到高的特征表示越来抽象。深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。 深度神经网络可以分为3类,前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN),由多个编码器层叠加而成,如多层感知机(multi-layer

    作者: QGS
    646
    2
  • 资料学习 - 开源深度学习框架tinygrad

    深度学习时代,谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外,开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年

    作者: RabbitCloud
    729
    5
  • 深度学习算法的 多任务学习(Multi-task Learning)

    深度学习算法的多任务学习(Multi-task Learning) 引言 深度学习算法在各个领域取得了巨大的成功,但在大多数情况下,我们只关注单个任务的解决方案。然而,在现实世界,往往存在多个相关任务需要同时解决。多任务学习(Multi-task Learning)就是一

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-09-24 15:12:15
    60
    1