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灯塔大数据

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深度学习中的参数梯度推导(四):vanilla RNN的前传与反传
在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域。
灯塔大数据
2020-10-09
1.8K0
深度学习中的参数梯度推导(三)上篇
在深度学习中的参数梯度推导(二)中,我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇(上篇),我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播,并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。
灯塔大数据
2020-08-17
1K0
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)算法简介
今天的文章为你带来对Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)算法的一些理解!
灯塔大数据
2020-08-12
5.9K0
深度学习中的参数梯度推导(二):深度神经网络(DNN)的前传与反传
在深度学习中的参数梯度推导(一)的上篇和下篇中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧。此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法。在接下来的章节,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。
灯塔大数据
2020-08-11
1.2K0
深度学习中的参数梯度推导(一)下篇
在《深度学习中的参数梯度推导(一)上篇》中,我们总结了各常见(向量对矩阵,矩阵对向量)的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系,以及一些常见的矩阵微分性质。在本篇(下篇)将介绍矩阵导数中的链式法则以及专门针对标量对矩阵/向量求导的核心方法-迹技巧。最后,我们简单演习一下如何用矩阵求导来得到神经网络中的参数的梯度。
灯塔大数据
2020-08-04
1.6K0
精品连载 | “深度学习与计算机视觉”学习笔记——发展篇
首先是图像生成,前面所讲的图像风格迁移也算一种图像生成,以往的模型都是输入图片,提取特征,输出类别等,而这类模型是输入(从卷积层得到的中间)特征,输出对于这种特征的图片。因此,广义上其是在无需任何图像的输入场景下,从零生成与目标相似而又不同的图像。
灯塔大数据
2020-07-16
5300
“深度学习与计算机视觉”学习笔记——历史篇
计算机视觉是一个广泛而复杂的领域,而深度学习的发展则为该领域提供了许多解决方案,带来更鲁棒、更精确的模型算法。本系列《“深度学习与计算机视觉”学习笔记》简要地记录了我近期在梳理计算机视觉领域应用深度学习技术的历史发展进程、基础原理以及应对不同任务提出的经典网络架构和未来发展方向的所获所得。特此整理与大家分享。
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2020-07-03
1.9K0
学术大讲堂 | (七)如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子,我们给它起了个大标题,叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
灯塔大数据
2019-07-12
5560
学术大讲堂 |(七)如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务
下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案,它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子,看着有点标题党的味道,其实这里我们想强调的是,我们设计和实现这个方案时,一开始直接调用HBASE检索,看着要检索的数据量,多达数百万,还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题,或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
灯塔大数据
2019-07-08
7100
学术大讲堂 |(六)基于大数据的网络智慧运营应用研发
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点,利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求,今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
灯塔大数据
2019-07-08
1.4K0
学术大讲堂 |(四)浅谈人工智能在公安大数据的应用探索
大家好,我们来共同分享创新智能应用研究中心的人工智能技术在公安大数据方面的应用探索。作为集团公司的研发引擎,我们的技术研发需要面向市场需求,面向实际业务场景。新兴ICT行业是集团DICT领域的重要收入来源,公安行业具有典型的大数据应用场景,我们的人工智能技术也在其中找到了施展空间核心技术也带来了差异化竞争优势。我们从技术维度出发,介绍一些公安应用中的技术实践。
灯塔大数据
2019-05-30
3.7K1
技术 | Python从零开始系列连载(二十六)
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载,每周五准时推出,欢迎大家学积极学习转载~
灯塔大数据
2018-10-09
3780
原创译文 | 微软发布Bing Spotlight,检索新闻不再眼花缭乱
本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注:“转自:灯塔大数据;微信:DTbigdata”
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2018-10-09
8560
技术 | Python从零开始系列连载(二十五)
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载,每周五准时推出,欢迎大家学积极学习转载~
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2018-10-09
4140
技术 | Python从零开始系列连载(二十四)
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载,每周五准时推出,欢迎大家学积极学习转载~
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2018-10-09
4480
技术 | Python从零开始系列连载(二十三)
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载,每周五准时推出,欢迎大家学积极学习转载~
灯塔大数据
2018-10-09
4660
干货 | Python 性能优化的20条招数
使用python时,你是不是需要性能优化?今天灯塔给你带来python性能优化的20条招数,记得收藏哟!
灯塔大数据
2018-07-25
3.5K0
技术 | Python从零开始系列连载(二十一)
为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题,小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载,每周五准时推出,欢迎大家学积极学习转载~
灯塔大数据
2018-07-25
4750
干货 | 高级Java面试通关知识点整理!
前言 求职面试想早准备?本文归纳了最全的高级Java面试通关知识点,赶紧学习起来! 1 常用设计模式 单例模式:懒汉式、饿汉式、双重校验锁、静态加载,内部类加载、枚举类加载。保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。 代理模式:动态代理和静态代理,什么时候使用动态代理。 适配器模式:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 装饰者模式:动态给类加功能。 观察者模式:有时被称作发布/订阅模式,观察者模式定义了一种一对多的依赖
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2018-07-25
5870
原创译文 | 微软放大招!面部识别无歧视,Face API更加精准识别人类肤色
微软近日在博客文章中宣布了Face API的重大更新,它改进了面部识别平台识别不同人种性别的能力,此前,这一直是计算机视觉平台面临的挑战。
灯塔大数据
2018-07-25
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【纪录片】中国数据库前世今生
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