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  • 深度学习基础知识--2.1 回归问题算法

    回归问题算法通常是利用一系列属性来预测一个值,预测值是连续。例如给出一套房子一些特征数据,如面积、卧室数等来预测房价,利用最近一周气温变化卫星云图来预测未来气温情况等。如果一套房子实际价格为500万元,通过回归分析预测值为499万元,则认为这是一个比较好回归分析。在机器学习问题中,常见回归分析有线性回归(Linear

    作者: HWCloudAI
    发表时间: 2020-12-15 07:50:04
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  • 深度学习知识点总结(持续更新中)

    在降维、数据去噪生成数据等领域中得到广泛应用。 7.深度学习框架深度学习框架是实现深度学习算法工具。深度学习框架: TensorFlow:由谷歌开发深度学习框架。它支持CPUGPU计算,可以用于多种深度学习任务,包括图像语音处理、自然语言处理强化学习等。 PyTorc

    作者: yd_263465380
    发表时间: 2023-05-16 11:21:16
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  • 深度学习 - 深度学习 (人工神经网络研究概念)

    文章目录 深度学习 - 深度学习 (人工神经网络研究概念)1、概念2、相关应用场景3、简介4、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自下上升非监督学习自顶向下监督学习 深度学习 - 深度学习 (人工神经网络的研究的概念)

    作者: 简简单单Onlinezuozuo
    发表时间: 2022-02-18 15:08:32
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  • 如何学习华为相关知识

    想学鸿蒙但是一头包

    作者: 浮生闲半日
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  • 深度学习基础知识--2.2 梯度下降算法

    。事实上可以将该算法想象成一个随机过程,也就是每次仅随机抽取一个点,在期望上与所有点加起来平均大体相似。这样就可以用单个点梯度代替平均梯度,该单个点梯度叫随机梯度,整体梯度可以看成是随机梯度期望值。基于随机梯度下降线性规划问题迭代算法涉及公式如下: 式中,

    作者: HWCloudAI
    发表时间: 2020-12-22 03:46:59
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  • 《MXNet深度学习实战》—1.4 MXNet开发需要具备知识

    4 MXNet开发需要具备知识入门MXNet与入门其他深度学习框架类似,一般而言只要你具备基本代码能力算法基础就可以开始使用MXNet训练模型了。在应用MXNet过程中,希望读者能够多看文档源码,毕竟各类接口详细定义使用都是通过文档来介绍,部分接口源码也并非高深莫

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-16 08:34:13
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  • 深度学习发展学习范式——成分学习

    成分学习    成分学习不仅使用一个模型知识,而且使用多个模型知识。人们相信,通过独特信息组合或投入(包括静态动态),深度学习可以比单一模型在理解性能上不断深入。    迁移学习是一个非常明显成分学习例子, 基于这样一个想法, 在相似问题上预训练模型权重可以

    作者: 初学者7000
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  • 深度学习基础知识--2.3 分类问题算法

    类错误样本,将会产生更大惩罚值更大梯度。 逻辑回归模型从回归概率角度定义了线性二分类问题。图2.6(a)给出了线性分类器图形表示,深色样本为y=0,浅色样本为y=1,而中间曲线为训练得到线性分类边界z(x)=wTx=0。当z(x)<0,即点在分界线上方时

    作者: HWCloudAI
    发表时间: 2020-12-22 07:26:38
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  • 华为云ModelArts图深度学习学习知识还能考取微认证

    华为云ModelArts图深度学习学习知识还能考取微认证 作为人工智能最前沿技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理关键,也是深度学习未来发展方向。但深度学习对图数据模型支持性差一直是众多研究者难以攻克难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及。  不过

    作者: Amber
    发表时间: 2019-09-11 02:59:24
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  • 深度学习层级结构

    语言有着层级结构,大结构部件是由小部件递归构成。但是,当前大多数基于深度学习语言模型都将句子视为词序列。在遇到陌生句子结构时,循环神经网络(RNN)无法系统地展示、扩展句子递归结构,深度学习学到各组特征之间关联是平面的,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

    作者: 初学者7000
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  • 动手学深度学习需要这些数学基础知识

    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书籍大多可分两类,一类侧重方法介绍,另一类侧重实践深度学习工具介绍。本书同时覆盖方法实践。本书不仅从数学角度阐述深度学习技术与应用,还包含可运行代码,

    作者: Tom forever
    发表时间: 2019-09-04 08:00:06
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  • 机器学习深度学习比较

    深度学习要求包括GPU。这是它工作中不可或缺一部分。它们还进行大量矩阵乘法运算。特色工程这是一个普遍过程。在此,领域知识被用于创建特征提取器,以降低数据复杂性,并使模式更加可见以学习算法工作。虽然,处理起来非常困难。因此,这是需要非常多专业知识时间。解决问题方法

    作者: @Wu
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  • 深度学习深度学习界以外微分

    accumulation)更广泛类型技术特殊情况。其他方法以不同顺序来计算链式法则子表达式。一般来说,确定一种计算顺序使得计算开销最小,是困难问题。找到计算梯度最优操作序列是 NP 完全问题 (Naumann, 2008),在这种意义上,它可能需要将代数表达式简化为它们最廉价形式。

    作者: 小强鼓掌
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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“机器学习一个**子集**, 相比其他学习方法, 使用了更多参数、模型也更复杂, 从而使得模型对数据理解更加深人, 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行, 每一步最优解不一定带来结果的最优解;

    作者: 黄生
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  • 【mindSpore】【深度学习】求指路站内深度学习教程

    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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  • 学习java知识体系路线

    Oracle背景简介,数据库安装,数据库用户名密码,客户端登录数据库服务SQLPLUS,数据库基本概念。 SQL语句 数据库创建,表创建,修改,删除,查询,索引创建,主从表建立,数据控制授权回收,事务控制,查询语句以及运算符详解,sql中函数使用。

    作者: tea_year
    发表时间: 2021-12-22 17:22:48
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  • 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩

    要减小模型大小并降低其计算复杂度。知识蒸馏模型压缩是两种常用方法。 2. 知识蒸馏概述 知识蒸馏是一种通过将复杂模型(教师模型)知识传递给简单模型(学生模型)方法。教师模型通常是一个大型预训练模型,而学生模型则是一个较小模型。通过让学生模型学习教师模型输出,可以在保持性能的同时减小模型的大小。

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-07-04 08:33:08
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  • 深度学习学习纯优化有什么不同

    J 本身。训练深度模型优化算法通常也会包括一些针对机器学习目标函数特定结构进行特化。通常,代价函数可写为训练集上平均,如J(θ) = E(x,y)∼pˆdata L(f(x; θ), y),中 L 是每个样本损失函数,f(x; θ) 是输入 x 时所预测输出,pˆdata

    作者: 小强鼓掌
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  • 学习Pytorch要掌握哪些知识

    准确率性能。深度学习应用:包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域深度学习应用,以及深度学习在各个领域最新研究进展。以上是学习PyTorch主要知识点,通过系统学习,可以掌握PyTorch基本原理使用方法,提高深度学习应用能力。PyTorch开发工具推荐

    作者: 福州司马懿
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  • 深度学习之“深度

    学,然而,虽然深度学习一些核心概念是从人们对大脑理解中汲取部分灵感而形成,但深度学习模型不是大脑模型。没有证据表明大脑学习机制与现代深度学习模型所使用相同。你可能会读到一些流行科学文章,宣称深度学习工作原理与大脑相似或者是根据大脑工作原理进行建模,但事实并非如此

    作者: ypr189
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