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生成对抗网络(GAN)简介
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
GAN 由 Ian Goodfellow 在2014年提出。GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题,其中一个是生成(Generator)网络,另一个叫判别(discriminator)网络。
用户6021899
2022-06-07
1.9K
0
Pytorch Autograd 基础(一)
机器学习
pytorch
深度学习
人工智能
神经网络
Autograd (自动梯度)是Pytorch能够快速又灵活地构建机器学习模型的关键。它能够用来快速而简单地计算复杂函数的多重偏导数,它是基于反向传播的神经网络学习的核心。
用户6021899
2022-04-15
337
0
使用LSTM预测正弦曲线
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
之前介绍过用LSTM预测天气的例子,该例子中数据集的处理和曲线绘制函数稍微有点复杂。这篇我们使用标准正弦函数做数据集,让代码更简单,来加深我们对LSTM的理解。
用户6021899
2020-02-19
2.2K
0
长短时记忆网络(LSTM)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
RNN最主要的问题就是长期依赖问题,也就是RNN很容易接受和处理最近的上下文信息,比如“天气预报说明天早上要下大雨,出门一定要记得带_____。”像这样的短期信息,由于相关信息“下大雨”和要填的词之间的距离比较短,RNN就可以很容易地学会利用过去的信息,预测出来_____里面应该填“雨伞”。可是当有些时候当相关的信息距离需要预测的位置比较远时,比如:“我出生在中国,但是后来随父母移民到了美国,我......(省略200个字),因此我能讲一口流利的_____。” 现在再用RNN来预测_____里面的词时就存在一定的困难,依靠最近的信息很难预测出下一个词是什么。
用户6021899
2020-01-17
1.3K
0
深度学习简介
编程算法
图像识别
机器学习
深度学习
人工智能
人工智能包括了机器学习和深度学习,机器学习包括了深度学习,他们是父类和子类的关系,可参考下面的图:
用户6021899
2019-11-05
1K
0
利用PCA来降维
数据分析
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
想象这样一种场景:我们通过电视直播观看足球比赛,电视屏幕大概有200万像素,假设我们关注的是任意时刻足球的位置。在这一场景中,人们实时地将屏幕上的百万级像素转换成了三维坐标。这个过程就是一种降维(dimensionnality reduction)。
用户6021899
2019-10-09
438
0
基于单层决策树的AdaBoost算法
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
Boosting,也称为增强学习或提升法,是一种重要的集成学习技术,能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器,这在直接构造强学习器非常困难的情况下,为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架,Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度,应用十分广泛,产生了极大的影响。而AdaBoost正是其中最成功的代表,被评为数据挖掘十大算法之一。
用户6021899
2019-09-02
1.8K
0
SVM之使用核函数的SMO算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
对于数据集非线性可分的情况,要使用SVM,必须先用核函数将数据从低维空间映射到高维空间,转化成易于分离器理解的形式。核函数并不仅仅应用于SVM,很多其它的机器学习算法也会用到核函数。
用户6021899
2019-08-28
751
0
支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)【转载】
c 语言
编程算法
机器学习
神经网络
原文链接:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837
用户6021899
2019-08-21
871
0
决策树(二)
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
有了决策树,我们就可以根据样本的特征值来执行分类。遇到判断节点则递归调用,遇到叶子节点则终止,返回叶子节点的分类标签:
用户6021899
2019-08-14
414
0
使用朴素贝叶斯进行文档分类(一)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
假设现在有7个小球,其中3个是红色的,4个是绿色的,如图所示。如果从7个小球中随机取出一个小球,且假设每个小球被选中的概率相等,那么取到红色小球的概率是多少?
用户6021899
2019-08-14
619
0
决策树(一)
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
你是否玩过20个问题的游戏? 游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想着某个事物,其它参与者想他提问题,最多只允许提20个问题,问题的答案也只能用“对”或者“错”回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小猜测事物的范围。
用户6021899
2019-08-14
699
0
机器学习基础
编程算法
监督学习
无监督学习
机器学习
神经网络
注:本篇和后续各篇关于机器学习(不含深度学习)的内容,都有参考《Machine Learning in Action》(中文翻译版《机器学习实战》)这本书。
用户6021899
2019-08-14
440
0
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