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D-Plan AI 生态伙伴计划
D-Plan AI 生态伙伴计划 D-Plan AI 生态伙伴计划 D-Plan AI 生态伙伴计划是围绕华为云一站式AI开发平台ModelArts推出的一项合作伙伴计划，旨在与合作伙伴一起构建合作共赢的AI生态体系，加速AI应用落地，华为云向伙伴提供培训、技术、营销和销售的全面支持。
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深度学习的几个重要的词语概念
descent，批梯度下降。这个算法每个迭代需要处理大量训练样本，该算法的主要弊端在于特别是在训练样本数量巨大的时候，单次迭代耗时太长。如果训练样本不大，batch梯度下降法运行地很好。 另一种，每输入一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient
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【表示学习】简介
的因素，比如相同的分布（distribution）、观测样本X来自相同的领域（domain）等。共享表示学习有多种表示形式。假设共享表示学习中采用训练样本A进行无监督学习，训练样本B进行有监督学习。样本A和样本B可能来自相同的领域，也可能来自不同的领域；可能任务服从相同的分布，也可能服从不同的分布。
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深度学习之局部不变性和平滑正则化
隐式地或显式地表示学习函数应该是光滑或局部不变的先验。所有这些不同的方法都旨在鼓励学习过程能够学习出函数 f∗ 对于大多数设置 x和小变动 ϵ，都满足条件f∗(x) ≈ f∗(x + ϵ).换言之，如果我们知道对应输入 x 的答案（例如，x 是个有标签的训练样本），那么该答案对于
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分享深度学习发展的混合学习
监督生成对抗网络在MNIST数据集上仅使用25个训练样本，其准确率达到90%以上。半监督学习是针对具有大量未标记样本和少量标记样本的数据集而设计的。传统上，监督学习使用标记的数据集，而非监督学习使用另一个未标记的数据集。半监督学习模型可以将标记数据和从未标记数据集中提取的信息结合
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机器学习：KNN算法(MATLAB实现)
K-近邻算法的思想如下：首先，计算新样本与训练样本之间的距离，找到距离最近的K 个邻居；然后，根据这些邻居所属的类别来判定新样本的类别，如果它们都属于同一个类别，那么新样本也属于这个类；否则，对每个后选类别进行评分，按照某种规则确定新样本的类别。（统计出现的频率） 该算法比较适用于样本容量比较大的类
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产品价值 - 网络智能体
w多属性的数据字典，降低开发者理解和使用数据的知识门槛。 价值样本多 已发布经过专业数据治理的训练样本，包含专家经验和专业工具标注的样本，覆盖无线、固网、核心网和数据中心等领域业务场景，满足不同开发者的数据需要。 样本质量高 基于华为在电信领域的知识沉淀，结合体系化的数据质量管理
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2020人工神经网络第一次作业-参考答案第九部分
η=0.5 训练训练次数：5000 网络误差训练收敛过程如下图所示： ▲ 网络训练收敛过程 网络训练样本错误个数：0 隐层节点数量2345678910训练样本错误1594000000 (3) 双隐层BP网络 网络结构如下图所示：
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深度学习概述
拟合在训练集和测试集上的性能都较差，而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质，而在测试集上的性能较差。在神经网络训练的过程中，欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差。机器学习的目标：是使学得的模型能够很好的适用于新的样本，而不是仅仅在训练样本上工作的
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【MindSpore易点通】深度学习系列：优化算法之Mini-batch梯度下降
m，每个迭代需要处理大量训练样本，该算法的主要弊端在于训练样本数量巨大的时候，单次迭代耗时太长；相反，如果使用随机梯度下降法，通过减小学习率，噪声会被改善或有所减小，但随机梯度下降法的一大缺点是，会失去所有向量化带来的加速，因为一次性只处理了一个训练样本。所以实际上一些位于中间的
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分享深度学习发展的学习范式——混合学习
Network）在MNIST数据集上仅使用25个训练样本，就达到了90%以上的准确率。半监督学习学习专门为了那些有打大量无标注样本和少量有标注样本的数据集。传统来说， 监督学习是使用有标注的那一部分数据集，而无监督学习则采用另外无标注的一部分数据集， 半监督学习模型可以将有标注数据和从无标注数据
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多维特征参数机器学习软件说明(MacLad)
（1）数据预处理：提取特征参数（用其他办法完成），整理特征参数集合样本数据。 （2）构建决策模型：读入训练样本数据，计算变换参数，选择变换方法，选择决策模型，训练模型，保存变换及模型参数。 （3）测试决策模型：读入测试样本数据，读入变换参数及决策模型参数，执行决策计算，评价模型性能。 （4）使用决策模型：读入
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深度学习笔记（五）：欠拟合、过拟合
注：在卷积神经网络中，模型容量通常由网络层数、待优化参数的量来衡量。 欠拟合、过拟合 （1）当模型的容量过大时，网络模型除了学习到训练集数据的模态之外，还把额外的观测误差也学习进来，导致学习的模型在训练集上面表现较好，但是在未见的样本上表现不佳，也就是泛化能力偏弱，我们把这种现象叫做过拟合(Overfitting)。
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DevOps职业认证训练营(1期)
Engineer》考试费用；参与直播互动、完成交流群学习打卡任务、参加训练营结营赛以及在论坛发帖留言均有机会赢取价值300USD的考试券。 10天的DevOps训练营亮点在哪里？ 答：首先，10天打卡的学习任务紧紧围绕《HCIP-Cloud Service DevOps Engineer》在线学习课程设计；特邀华为
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【论文分享】基于主动学习和Wi-Fi感知的人体识别系统
7%的已标记训练样本能够达到 52.83%的识别精度，利用 15%的已标记训练样本能够达到 58.97%的识别精度，而利用现有基于深度学习的人体行为识别系统测量的参考基准在100%的已标记训练样本的情况下达到62.19%的识别精度。可见，ALSensing能够实现与现有基于深度学习的人
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深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
的线性系数矩阵WW,偏倚向量bb,让所有的训练样本输入计算出的输出尽可能的等于或很接近样本输出。怎么找到合适的参数呢？ 如果大家对传统的机器学习的算法优化过程熟悉的话，这里就很容易联想到我们可以用一个合适的损失函数来度量训练样本的输出损失，接着对这个损失函数进行优化求最
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自我学习&&迁移学习
p; 监督学习在前一篇博客中讨论过了，这里主要介绍下迁移学习、自我学习。因为监督学习需要大量训练样本为前提，同时对训练样本的要求特别严格，要求训练样本与测试样本来自于同一分布。要是满足不了这要求咋办？那您看看下面几种学习方法能不能帮上忙吧。 迁移学习 transfer
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分享深度学习发展的学习范式——混合学习
Network）在MNIST数据集上仅使用25个训练样本，就达到了90%以上的准确率。半监督学习学习专门为了那些有打大量无标注样本和少量有标注样本的数据集。传统来说， 监督学习是使用有标注的那一部分数据集，而无监督学习则采用另外无标注的一部分数据集， 半监督学习模型可以将有标注数据和从无标注数据
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混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法
（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为
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《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》 —3.2 机器学习的实现方法
Distribution），现在就需要根据训练样本确定高斯分布的参数。多元高斯分布的概率密度函数如下： 其中是的维数，是均值向量，是协方差矩阵，决定了分布的最高点，决定了分布的形状。2.极大似然估计任何一个高斯分布都可以采样出训练样本，但是分布的不同，采样出训练样本的可能性是不一样的，对给定和采样出训练样本的可能性可以写作：
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