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沙龙
1
回答
假设
网络
是
机器
学习
模型
还是
深度
学习
模型
、
、
我想知道tensorflow.js中的posenet是否可以称为
机器
学习
模型
或
深度
学习
模型
。我在互联网上搜索了一下,发现有些网站说它是
机器
学习
模型
,而有些网站说它是
深度
学习
模型
。还提供了说它是基于
机器
学习
还是
基于
深度
学习
的原因。 任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 7
提问于2020-01-31
得票数 1
回答已采纳
3
回答
为什么
深度
学习
模型
与
机器
学习
模型
相比不稳定?
、
、
、
、
我想知道为什么
深度
学习
模式如此不稳定。
假设
我使用相同的数据集多次训练
机器
学习
模型
(例如logistic回归),并多次训练
深度
学习
模型
(例如LSTM)。在此之后,我计算了每个
模型
的平均值及其标准差。
深度
学习
模型
的标准差比
机器
学习
模型
的标准差大得多。为什么会这样? 这与
深度
学习
浏览 0
提问于2021-11-09
得票数 4
1
回答
学习
能力:
深度
学习
与传统(浅层)
学习
、
、
目前,我正在古瑟拉上一门课程,在课程中,吴家富画出了以下图片:有人知道有什么引用/推理可以证明所绘制的图形
是
正确的吗?是否进行了任何实验来获得它?如果是的话,你能指给我看吗?
浏览 0
提问于2019-01-29
得票数 6
1
回答
分类算法与
深度
学习
、
、
目前,我们看到了
深度
学习
的大趋势和大量应用它的应用。所以,我想知道人们还需要使用分类算法(传统
机器
学习
)吗?
浏览 0
提问于2018-08-09
得票数 -1
1
回答
是否有可能对个人实例进行分段,并使用从Google获得的
网络
在云端运行?
、
我在Google文档中找不到这些信息: 此外,我是否拥有获得的
网络
(和数据)?
浏览 1
提问于2018-11-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
无法理解特征提取
、
、
、
、
我正在
学习
人工智能课程,我们刚刚进入了深入
学习
的章节。说到经典
机器
学习
模型
和
深度
学习
模型
的区别,最有利于神经
网络
的一点
是
它不需要特征提取阶段。这是因为它可以直接在数据上隐式地
学习
什么
是
最重要的特性,我们给它作为输入。相反,
机器
学习
系统在开始训练之前,严重依赖于特征提取。我在这个网站上找到了一些关于这个主题的有用的问题,但是我
还是
浏览 0
提问于2021-01-18
得票数 2
回答已采纳
2
回答
深入
学习
NNs (2016)与我4年前(2012年)的研究有何不同?
、
在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:
深度
学习
神经
网络
是
一种隐层大于1的神经
网络
.我的神经
网络
的背景大多来自大学,而不是工作:有5门关于artif的课程
浏览 0
提问于2016-10-04
得票数 14
回答已采纳
1
回答
有没有办法实现一个
机器
学习
模型
,可以预测给定数据集中出现最多的句子
、
、
有没有办法实现一个
机器
学习
模型
,可以预测给定数据集中出现的最多的句子?
假设
我有一个数据集,其中包含这样的句子。因此,
模型
应该像这样预测结果:这是一个
机器
学习
模型
。构建用于情感分类的
深度
神经
网络
。
浏览 0
提问于2019-11-15
得票数 0
2
回答
用于权重初始化的预训练
深度
学习
模型
、
、
当预训练
深度
学习
模型
(
假设
是
深度
卷积神经
网络
)以实现良好的权重初始化时,我
是
使用整个训练集而不进行验证(以避免信息泄漏),
还是
只使用训练集的子集?
浏览 24
提问于2020-07-07
得票数 0
回答已采纳
3
回答
有可能训练神经
网络
进行编程吗?
、
、
、
、
我想训练我的神经
网络
来完成用不同语言编程的任务。所以,我想知道是否有可能训练一个神经
网络
来编程?
浏览 0
提问于2017-12-31
得票数 3
5
回答
深度
学习
和传统的人工神经
网络
机器
学习
有什么区别?
、
、
、
你能简单地解释一下和传统
机器
学习
之间的区别吗?要使一个神经
网络
变得“深”需要多少个层次?这都是市场炒作吗?
浏览 14
提问于2016-04-12
得票数 7
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2
回答
DNN中的可
学习
参数
、
我最近遇到了“可
学习
参数”这个术语,谷歌搜索并没有多大帮助,因为大多数搜索都是在CNN而不是DNN中描述可
学习
的参数。这两者有什么区别吗? 如何计算DNN中可
学习
参数的数量?我
是
机器
学习
的新手,所以我希望能在这方面提供一些帮助。
浏览 0
提问于2019-03-23
得票数 1
2
回答
什么
是
经过训练的
机器
学习
模型
?
、
、
我对
机器
学习
模型
的部署阶段很好奇。那么,在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后,有哪些方法可以将您的
模型
部署到现实世界中呢?我知道像pickle这样的库
是
用来序列化
模型
的,但是
模型
到底是什么呢? 这是某种蓝图,然后用来绘制预测的答案吗?如果
是
这样的话,这意味着在现实世界中有一个易受攻击的对象比再训练你的
模型
要快得多?
浏览 0
提问于2019-06-15
得票数 2
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3
回答
关于神经
网络
的不同结构
、
、
、
我对结构和术语几乎没有疑问,它们如下:所谓隐藏层,
是
指输入和输出之间的一层。如果层数=1,有10个隐神经元(如第二个图所示),那么本质上
是
一个称为MLP的神经
网络
。如果隐层数为>=1但小于3,则神经
网络
成为MLP。链接中的图片是否
是
MLP的图片,因为它包含一个由10个神经元组成的隐藏层?对吗?2.线性映射函数与非线性映射函数 生
浏览 0
提问于2019-10-10
得票数 2
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1
回答
神经
网络
还是
其他算法?
、
、
神经
网络
还是
规则回归?
浏览 0
提问于2019-05-21
得票数 0
回答已采纳
4
回答
“
深度
学习
需要大数据”规则从何而来?
、
、
、
、
在阅读关于
深度
学习
的文章时,我经常会遇到这样的规律:只有当你有大量的数据可供使用时,
深度
学习
才是有效的。这个例子(取自https://hackernoon.com/%EF%B8%8F-big-challenge-in-deep-learning-training-data-31a88b97b282 )
是
由有人知道这个数字
是
基于什么的吗?有什么研究可以支持这一说法吗?
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 4
9
回答
机器
学习
中的归纳偏差是什么?
、
机器
学习
中的归纳偏差是什么?为什么它是必要的?
浏览 28
提问于2016-02-26
得票数 77
4
回答
机器
学习
与
深度
学习
、
我对“
机器
学习
”和“
深度
学习
”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章,但对我来说
还是
不太清楚。如果我把狗和猫分类的图像分类问题作为我的目标T,我从这个定义中了解到,如果我给一个ML算法一堆狗和猫的图像(经验E),那么ML算法可以
学习
如何区分一个新的图像是狗
还是
猫(前提
是
性能度量P
是
很好的定义)。然后
是
深度
学习
。我理解
深度
学习
<e
浏览 0
提问于2017-01-20
得票数 12
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1
回答
可视化基于DGLGraph的
模型
、
、
我正在研究一个以DGLGraph为输入的图形卷积
模型
。有什么方法可以可视化
模型
结构吗?我发现像torchsummary和visualdl这样的库要求输入
是
pytorch tensors或python数据类型。
浏览 17
提问于2019-08-20
得票数 2
1
回答
如何评估/提高具有不平衡数据集的神经
网络
预测的准确性?
、
、
、
、
我使用gridsearchcv来确定my分类器中的哪些超参数可以使我的神经
网络
的准确性更高。我发现层和节点的数量会造成差异,但我正在尝试找出哪些其他配置可以在准确性方面有所不同(实际上
是
F1分数)。我需要做一个研究,看看其他哪些超参数可以通过神经
网络
来影响预测的准确性。 有没有人对哪些参数与层/节点的数量不同有一些建议/想法,可以让我的神经
网络
预测的准确性有所不同?
浏览 28
提问于2019-05-12
得票数 0
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