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浪浪山下那个村
应无所住，而生其心。 --《金刚经》 吾生也有涯，而知也无涯。 --《庄子》
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深度学习基础知识详解
神经网络
KaTeX parse error: Expected '}', got '\right' at position 74: … \end{aligned} \̲r̲i̲g̲h̲t̲.
zeekling
2022-06-17
264
0
神经网络简介
神经网络
编程算法
一直沿用至今的“M-P神经元模型”正是对这一结构进行了抽象，也称“阈值逻辑单元“，其中树突对应于输入部分，每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接传递给细胞体，这些权重又称为连接权（connection weight）。细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出从轴突传送给其它神经元。M-P神经元模型如下图所示：
zeekling
2022-06-17
2.2K
0
卷积神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
卷积神经网络
卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构，是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例，大体结构如图。
zeekling
2022-06-17
595
0
朴素贝叶斯
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。
zeekling
2022-06-17
705
0
目标检测
图像识别
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。
zeekling
2022-06-17
456
0
半监督学习
监督学习
聚类算法
编程算法
机器学习
神经网络
监督学习指的是训练样本包含标记信息的学习任务，例如：常见的分类与回归算法；无监督学习则是训练样本不包含标记信息的学习任务，例如：聚类算法。在实际生活中，常常会出现一部分样本有标记和较多样本无标记的情形，例如：做网页推荐时需要让用户标记出感兴趣的网页，但是少有用户愿意花时间来提供标记。若直接丢弃掉无标记样本集，使用传统的监督学习方法，常常会由于训练样本的不充足，使得其刻画总体分布的能力减弱，从而影响了学习器泛化性能。那如何利用未标记的样本数据呢？
zeekling
2022-06-17
703
0
Conditional Adversarial Nets 详解
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
本文提出在利用 GAN（对抗网络）的方法时，在生成模型G和判别模型D中都加入条件信息来引导模型的训练，并将这种方法应用于跨模态问题，例如图像自动标注等。
zeekling
2022-06-17
266
0
dropout 详解
神经网络
腾讯云测试服务
具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习算法。但是，过度拟合是这种网络中的严重问题。大型网络也是使用缓慢，通过结合许多预测很难处理过度拟合测试时不同的大型神经网络。当训练数据比较少的时候,可能是数据采样噪声的原因导致在训练集上表现比较好,但是在测试集上表现不好,造成过拟合的现象.
zeekling
2022-06-17
464
0
VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
在本文中，我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型：变分自动编码器（VRAE）。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习，将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型，因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这项工作的一个重要贡献是该模型可以利用未标记的数据，以便通过初始化权重和网络状态来促进对RNN的监督训练。
zeekling
2022-06-17
379
0
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