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  • 深度学习之“深度

            深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。

    作者: ypr189
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  • 深度学习 - 深度学习 (人工神经网络的研究的概念)

    区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 (人工神经网络的研究的概念) 1、概念 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML,

    作者: 简简单单Onlinezuozuo
    发表时间: 2022-02-18 15:08:32
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  • 深度学习

    然而,一些基本的背景对理解深度学习是有用的,深度学习经历了三次发展浪潮:20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论(cybernetics)中,20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义(connectionism),直到2006年,才真正以深度学习之名复兴,深度学习是支撑人工智能发展的核心技术

    作者: QGS
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  • 深度学习

    借助深度学习,我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现,机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能,或相比以往有了显著改进。

    作者: G-washington
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  • 深度学习

    使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程:我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征,最后输出一个理想的模型,该模型能够准确预测新图片所属的类别。

    作者: 生命无价
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  • 深度学习

    深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

    作者: QGS
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  • 深度学习是什么?

    深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。

    作者: QGS
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  • 机器学习深度学习

    深度学习(DeepLearning,DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式,是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念,可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。

    作者: QGS
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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”的一个**子集**, 相比其他学习方法, 使用了更多的参数、模型也更复杂, 从而使得模型对数据的理解更加深人, 也更加智能。

    作者: 黄生
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  • 深度学习之正切传播

    正切传播不仅用于监督学习(Simard et al., 1992),还在强化学习(Thrun, 1995)中有所应用。正切传播与数据集增强密切相关。在这两种情况下,该算法的用户通过指定一组不改变网络输出的转换,编码其先验知识。

    作者: 小强鼓掌
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  • 深度学习深度学习界以外的微分

    深度学习界在某种程度上已经与更广泛的计算机科学界隔离开来,并且在很大程度上发展了自己关于如何进行微分的文化态度。更一般地,自动微分(automatic differentiation)领域关心如何以算法方式计算导数。这里描述的反向传播算法只是自动微分的一种方法。

    作者: 小强鼓掌
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  • 浅谈深度学习

    前言当今计算机科技领域中,深度学习是最具有影响力的技术之一。这篇文章将介绍深度学习是什么,它的应用领域,以及为什么它如此重要。简介深度学习是一种机器学习技术,它使用大量人工神经网络来模拟人类大脑的工作方式。这些神经网络可以自动从数据中学习模式,并根据这些模式进行预测和分类。

    作者: 运气男孩
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  • 深度学习前景

    全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而,一些基本的背景对理解深度学习是有用的。

    作者: G-washington
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  • 什么是深度学习

    尤为重要的是,深度学习可以自动地学习如何最优地将不同的特征置于哪一层。也就是说,相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征,深度学习可以自己学习如何提取特征。因此,相比于传统的机器学习算法,深度学习并不依赖复杂且耗时的手动特征工程。

    作者: 角动量
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  • 深度学习概念

    深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL)由Hinton等人于2006年提出,是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。 

    作者: QGS
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  • 浅谈深度学习

    深度学习就是在数据的驱动下,从一个X-形式变到另一个X-形式。为什么深度学习能很有效?为什么深度学习很有效?

    作者: 运气男孩
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  • 深度学习导论

    这时候,我们在原图上增加一个0.008的随机噪声,该变这张图,虽然在人看来两张图片相差无几,但是AI却非常自信的判断错了(AI将袋鼠识别为飞机,把树懒图判断成防弹背心,并且置信率居然都接近100%)对图片进行改变称为 “对抗攻击”(刻意地对输入进行扰动使得深度学习输出错误预测结果)

    作者: 林欣
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  • 深度学习学习

    若 ϵ0 太大,学习曲线将会剧烈振荡,代价函数值通常会明显增加。温和的振荡是良好的,容易在训练随机代价函数(例如使用 Dropout 的代价函数)时出现。如果学习率太小,那么学习过程会很缓慢。如果初始学习率太低,那么学习可能会卡在一个相当高的代价值。

    作者: 小强鼓掌
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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的算法。然而,我们所谓的 “学习”是什么意思呢?

    作者: 小强鼓掌
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  • 【mindSpore】【深度学习】求指路站内的深度学习教程

    老师给了我们个任务,用mindSpore完成一个深度学习,求大佬指路,站内有什么方便的教程。要求不能是花卉识别、手写体数字识别、猫狗识别,因为这些按教程已经做过了(然而我还是不会mindSpore)。尽量简单,我们只要是个深度学习就能完成任务。

    作者: abcd咸鱼
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