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  • 深度学习应用开发》学习笔记-11

    太快步子大了容易扯着蛋,也没有必要。这里的用学习率/步长来描述这个节奏,如果梯度是2.5,学习率是0.01,那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。(梯度是固定的,还是每走一步都会变的呢?)个人认为好的学习率,不应该是一个固定值,而应该是先大后小。也就

    作者: 黄生
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  • 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中。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越流行,因为它可以很好地处理

    作者: 初学者7000
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  • 深度学习修炼(一)——从机器学习转向深度学习

    于颜料来说,各种深度学习框架已经提供了我们所需的各种颜料。我们要做的,就是利用不同的颜料,在空白的纸上,一笔一划画出我们所需的网络。 深度学习改变了传统互联网业务。第一次听到这个名词时可能大家都会对这方面的知识感到一头雾水,到底什么是深度学习?实际上,深度学习已经应用到生活中的

    作者: ArimaMisaki
    发表时间: 2022-08-08 16:45:09
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-10

    征,?},用于对新数据做出预测模型可将样本映射到预测标签,由模型的内部参数定义,内部参数通过学习得到具体到这里,参数就是 y=wx+b里的w和b,也叫权重和偏差?在监督式学习中,机器学习算法通过以下方式构建模型:检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-12

    数据不是收集的,是自己生成的,好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据,数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1

    作者: 黄生
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  • 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
  • 深度学习应用开发》学习笔记-09

    0那一节开始看起,环境呢就不用自己搭建了,直接用modelarts里的开发环境Notebook里的jupyterLab,免费使用只是每小时会停止一下,对于学习来说没有关系。基本概念,tensorflow=tensor张量 + flow 流张量具体是啥意思之前不是很明白,只知道张力的概念,比如在亚

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-26

    训练模型跑出来了后,要使用,但是我们没有数据了,因为数据都拿去训练了。 所以课程中,随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 这样是不好的,因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍,再让你考试就不公平了,类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识,来做没做过的题。 那比较好的做法呢,是有一些数据,把这些数据分一分,

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-02

    难易程度也可以看出,围棋是最强调系统性思维的,所以 AI想要战胜人类也是最难的。第一讲到这里就结束了,第二讲看了一点,其中关于人工智能机器学习概念,除了公式的定义之外,用类比的方法讲的非常的简单易懂

    作者: 黄生
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  • 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。

  • 深度学习应用开发》学习笔记-31

    com/data/forums/attachment/forum/202108/04/105156dxvyfdoaeoob1d2w.png) ```python #插播学习一下reshape,总体顺序还是不变,但切分点变了 import numpy as np int_array=np.array([i for

    作者: 黄生
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  • 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中。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
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  • 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中。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
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  • 机器学习深度学习的比较

    虽然,当数据很小时,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

    作者: @Wu
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  • 深度学习框架TensorFlow

        TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief   。Tensorflow拥有多层级结构,可部

    作者: QGS
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  • 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
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-24

    上一节训练不出结果,都是nan的原因找到了,就是因为特征数据没有做归一化,那归一化是个什么概念呢?这里有一个很好的例子,做一道菜,准备好材料鸭、笋、....盐、酱油...水,再加上烹饪火候,可以做出一道菜。上面做菜的每一个要素,都可以看做一个特征变量,而重量可以看做是特征变量的值,比如鸭肉xxg

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-27

    可视化还是比较重要的,因为数据能在图形上看到,会更直观,更符合人的认知思维。 这里先来展示一下loss的可视化。 用matplot将列表值画出来,调用非常简单 plt.plot(loss_list) 横坐标是列表中的索引,纵坐标是列表值,也就是loss值。 可以看到,曲线在收敛了

    作者: 黄生
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  • 深度学习应用开发》学习笔记-32

    这里谈到了独热编码one-hot,独热编码是用来表示标签数据的。前面已经知道了,标签数据很简单,就是表示0-9范围内的一个数字。 说实话独热编码有什么用处,真的还没有理解。还有什么欧式空间的概念啊,都很陌生。 看看代码吧。 ```python #独热编码示例。 x=[3,4] tf

    作者: 黄生
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  • 【转载】传统机器学习深度学习

    作者: andyleung
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