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深度学习

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40
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第六章(1.6)机器学习实战——打造属于自己的贝叶斯分类器
github项目地址:https://github.com/liangzhicheng120/bayes
两只橙
2021-11-24
2810
第四章(1.2)机器学习——在web攻击检测中的应用实践
通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数,将输入的二维人脸图像变换到特征空间,从而唯一确定对应人的身份。
两只橙
2021-11-24
5400
神经网络相关名词解释
很多人认为深度学习很枯燥,大部分情况是因为对深度学习的学术词语,特别是专有名词很困惑,即便对相关从业者,亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。
两只橙
2021-11-24
4620
关于深度学习优化器 optimizer 的选择
在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现用的最多的优化器是 Adam,为什么呢?
两只橙
2021-11-24
5220
机器学习教材中的 7 大经典问题
这是最有名错误判断,现在的教科书几乎已经不再有这样的结论,但如果看15年、20年前的机器学习教科书,会有一个很有趣的结论:神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾的,深度学习现在大家比拼的不是神经网络能不能超过三层,而是能不能做出一百层、一千层或者更多。
两只橙
2021-11-24
4330
深度学习性能提升的诀窍
性能提升的力度按上表的顺序从上到下依次递减。举个例子,新的建模方法或者更多的数据带来的效果提升往往好于调出最优的参数。但这并不是绝对的,只是大多数情况下如此。
两只橙
2021-11-24
2700
图像分类 | 深度学习PK传统机器学习
图像分类,顾名思义,是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心,实际应用广泛。
两只橙
2021-11-24
6930
机器学习、深度学习 知识点总结及面试题
1、计算出输出与标签间的损失函数值,然后计算其相对于每个神经元的梯度,根据梯度方向更新权值。
两只橙
2021-11-24
3640
第一章(1.3)机器学习概念图谱
机器学习(machine learning)是最近非常火的一个领域,关于其一些基本定义百度百科、维基百科或者网上随便都可以找到很多资料,所以这里不做过多解释。
两只橙
2021-11-24
3560
第八章(1.1)总结与展望——AI 领域最稀缺的人才:人工智能架构师
这里,就不卖关子了。AI领域最最最最最稀缺的人才应该为人工智能架构师。有过4次技术创业经历,如今做AI投资的星瀚资本创始合伙人杨歌如是说。
两只橙
2019-02-25
4920
第七章(1.3)图像处理—— 深度学习PK传统机器学习
原文:Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645
两只橙
2019-02-25
2.5K0
第一章(1.1)人工智能简介
一、人工智能——历史 人工智能——历史 二、人工智能——内涵和外延 人工智能——内涵和外延 三、人工智能——应用领域 人工智能——应用领域
两只橙
2019-02-14
3820
第一章(1.2) 机器学习算法工程师技能树
一、机器学习算法工程师需要掌握的技能 image 机器学习算法工程师需要掌握的技能包括 (1)基础数据结构与算法 树与相关算法 图与相关算法 哈希表与相关算法 矩阵与相关算法 (2)概率和统计基础 大
两只橙
2019-02-14
9870
第六章(1.6)机器学习实战——打造属于自己的贝叶斯分类器
github项目地址:https://github.com/liangzhicheng120/bayes
两只橙
2019-02-14
4240
第六章(1.7)深度学习实战——用lstm做小说预测
一、简介 长短期记忆网络 LSTM(Long-Short Term Memory)是递归神经网络(RNN:Recurrent Neutral Network)的一种。 RNNs也叫递归神经网络序列,它是一种根据时间序列或字符序列(具体看应用场景)自我调用的特殊神经网络。将它按序列展开后,就成为常见的三层神经网络。常应用于语音识别。 虽然前馈神经网络取得很大成功,但它无法明确模拟时间关系,并且所有数据点都是固定长度的向量。所以就诞生了递归神经网络,递归即自我调用,递归神经网络与其他网络的不同之处在于它的隐含
两只橙
2019-02-14
7100
第一章(1.3)机器学习概念图谱
机器学习(machine learning)是最近非常火的一个领域,关于其一些基本定义百度百科、维基百科或者网上随便都可以找到很多资料,所以这里不做过多解释。
两只橙
2019-01-23
3860
第一章(1.2) 机器学习算法工程师技能树
- 单机开发工具(numpy、sk-learn、pandas、libsvm、xgboost)
两只橙
2019-01-22
8190
第一章(1.1)人工智能简介
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 专题主编:https://blog.csdn.net/lzc4869
两只橙
2019-01-21
5590
机器学习教材中的 7 大经典问题
一、神经网络不宜超过三层 这是最有名错误判断,现在的教科书几乎已经不再有这样的结论,但如果看15年、20年前的机器学习教科书,会有一个很有趣的结论:神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾
两只橙
2018-04-27
1K0
神经网络相关名词解释
很多人认为深度学习很枯燥,大部分情况是因为对深度学习的学术词语,特别是专有名词很困惑,即便对相关从业者,亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。  相信读过此文的圈友,会对深度学习有个全新的认识,机器人圈希望可以为圈友的深度学习之路起到一些辅助作用。 人工智能,深度学习,机器学习—无论你在做什么,如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。——马克.库班 马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的! 我们正处于一场革命的旋涡之中——一场由大数据和计算能
两只橙
2018-04-27
1.1K0
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