检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
通过对课程的学习，从对EI的初体验到对深度学习的基本理解，收获了很多，做出如下总结：深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理
几乎所有深度模型的迭代的基于梯度的优化算法会在第八章详细介绍，参数初始化会具体说明。就目前而言，只需要懂得，训练算法几乎总是基于使用梯度来使得代价函数下降的各种方法即可。一些特别的算法是对梯度下降思想的改进和提纯。 我们当然也可以用梯度下降来训练诸如线性回归和支持向量
地泛化。展示了多任务学习中非常普遍的一种形式，其中不同的监督任务（给定 x预测 y(i)）共享相同的输入 x 以及一些中间层表示 h(share)，能学习共同的因素池。该模型通常可以分为两类相关的参数：多任务学习在深度学习框架中可以以多种方式进行，该图说明了任务共享相同输入但涉及
控制钻井液的密度，影响井壁稳定性 通过调整这些关键参数，深度强化学习可以根据地层特征和钻井目标来优化钻井过程，提高钻井效率和质量。 深度强化学习的训 练过程 深度强化学习的训练过程通常分为离线训练和在线优化两个阶段。在离线训练阶段，我们可以利用历史钻井数据来训练深度强化学习模型。通过建立状态、动作和奖励
种背景下，各种开源的深度学习框架开始诞生，这些深度学习框架封装了大部分的底层操作，支持GPU加速，并为用户提供了各种语言的接口，以方便用户使用。随着这些框架的不断发展和优化，文档越来越详细、清晰，显存优化越来越好，接口支持的语言也越来越多。因此现在利用深度学习框架提供的接口，我们
称为训练误差(training error)，并且我们会降低训练误差。目前为止，我们讨论的是一个简单的优化问题。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalization error)，也被称为测试误差(test error)，很低。泛化误差被定义为新输入的误
称为训练误差(training error)，并且我们会降低训练误差。目前为止，我们讨论的是一个简单的优化问题。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalization error)，也被称为测试误差(test error)，很低。泛化误差被定义为新输入的误
少量点的子集构成的一组流形中，而学习函数中感兴趣输出的变动只位于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离散数据和监督学习的设定下：关键假设仍然是概率质量高度集中。
研究者们提出了许多优化算法。本文将综述深度强化学习模型优化算法的发展及其在实际应用中的应用情况。 I. 引言 深度强化学习模型的优化算法是指在训练深度神经网络的同时，结合强化学习框架，使智能体能够从环境中学习到最优策略。优化算法的选择直接影响了模型的性能和训练效率。本文将介绍
深度学习算法优化油田水处理过程 油田水处理是在石油开采过程中至关重要的一环。传统的处理方法往往依赖于经验和规则，但这些方法可能无法处理复杂的水质变化和高水量的情况。利用深度学习算法，我们可以通过对大量数据的学习和模式识别来优化油田水处理过程，提高效率和水质。 数据收集与准备
少量点的子集构成的一组流形中，而学习函数中感兴趣输出的变动只位于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离散数据和监督学习的设定下：关键假设仍然是概率质量高
变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重新参数化模型。批标准化的主要目的是改善优化，但噪声具有正则化的效果，有时没必要再使用Dropout。
学习深度学习是否要先学习完机器学习，对于学习顺序不太了解
题目链接~~> 刚学习了拓扑排序就拿这个题试了一试，结果。。。。开始时居然用了两个for循环加个scanf("%d",&g[i][j]),晕死啊！！！解决了这个后很快写完，也很快TLE了！想来老半天
智能系统与技术丛书深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台 王健宗 瞿晓阳 著 Praise赞 誉 自动化机器学习是未来人工智能的一个重要发展方向，值得我们关注和学习。本书作者王健宗博士是机器学习方面的资深研究者和实践者，在本书中，他不仅讲解了Auto
书包含以下 10 卷：1. 线性代数2. 仿射几何和射影几何3. 双线性形式的几何4. 几何：PID、UFD、诺特环、张量、PID 上的模块、规范形5. 拓扑和微分6. 最优化理论基础7. 线性优化8. 非线性优化9. 在机器学习中的应用10. 附录从大纲来看，除了基础内容外，该
3.8 AdaDelta优化算法AdaDelta解决了AdaGrad优化算法学习率下降的问题。AdaGrad的学习率为1除以平方根的总和，每个阶段会添加一个平方根，使得分母不断增加。而AdaDelta不是对所有先前的平方根求和，而是使用允许总和减少的滑动窗口。AdaDelta是A
签值然后是定义优化器，采用梯度下降优化器，优化的目标是什么？由损失函数评估的损失最小，就是目标。这样写：optimizer=tf.train.GradiantDescentOptimizer().minimize(loss_function)好了，后面就是创建会话和变量初始化tf
设定的需求类型并没有生效：v2=tf.Variable([3,4],tf.float32)tf里的变量和普通编程语言里的变量是有区别的，区别在于tf里的变量设计为学习中自动优化自动调整它的值，一般无需人工进行赋值，所以它的trainable参数默认是启用的,当然如果是要冻结这些值的时候，就不启用它了
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。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
