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回答
适合于多类分类的
深度
学习
结构
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
tensorflow
、
deep-learning
我有以下
数据
gene_1 100.33 10.2 ... 90.23 great....M
大
~30K行我的问题是,什么样的
深度
学习
结构适合
学习
和测试上述
数据
。 在一天结束时,用户将给出一个基
浏览 6
提问于2016-04-27
得票数 15
回答已采纳
1
回答
H2o flow automl临时样本框架
frame
、
h2o
、
flow
、
temporary
、
automl
我有一个很大的框架,使用了h2o flow run automl和
深度
学习
算法。然而,训练指标是在“临时样本帧”上计算的。我找不到任何关于这方面的信息。
浏览 17
提问于2019-11-05
得票数 1
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1
回答
学习
能力:
深度
学习
与传统(浅层)
学习
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
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?谢谢
浏览 0
提问于2019-01-29
得票数 6
1
回答
Keras:损失不断增加
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
这是我第一次使用keras,当我运行它时,损失一直增加到无穷
大
。相反,它应该减少。
浏览 0
提问于2017-11-23
得票数 1
1
回答
深度
学习
中大图像和稀疏图像的预处理
python
、
tensorflow
、
image-processing
、
deep-learning
这是一个关于
深度
学习
中预处理
大
尺寸和稀疏图像的更好方法的一般性问题。 所谓
大
,我的意思是大小太大(例如1024*1024*通道),无法直接输入
深度
学习
管道,并且不容易放入可用的GPU内存中。通过稀疏,我的意思是用于检测的特征不是均匀分布的,因此将图像分割成较小的片段(例如64*64)可能会违背在
大
图像中定位它的目的。例如,通过99张土地图片和1张房屋图片来定位农田中的农舍是没有帮助的。我想知道是否有更好的解决方案和管道来处理这样的图像
数据
。
浏览 55
提问于2020-06-11
得票数 0
1
回答
一次射击
学习
意味着什么?他们是否只需要一幅图像来训练一些新的类别检测?
machine-learning
、
deep-learning
、
ai
、
one-shot-learning
作为
深度
学习
的新手,我有点挣扎于掌握一次尝试
学习
的想法。 假设我有一个类来检测训练
数据
集(如COCO或Image )中不存在的类。我是否可以仅使用图像来训练该类的模型,或者训练集必须与YOLO或RCNN一样
大
?
浏览 0
提问于2021-05-04
得票数 1
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1
回答
分类算法与
深度
学习
machine-learning
、
deep-learning
、
classification
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
机器
学习
算法的效率比较
machine-learning
、
deep-learning
、
algorithms
我知道CNN和其他
深度
学习
方法的算法复杂度不能完全用简单的术语来表达,比如
大
的哦复杂度。也就是说,如何将CNN的效率/复杂性与标准机器
学习
方法(例如决策树、LDAs、朴素贝叶斯等)进行比较?
深度
学习
方法是昂贵的,但我们如何知道它们相对昂贵呢?
浏览 0
提问于2017-07-11
得票数 1
1
回答
如何从imdb
数据
集创建word2vector模型并使用CNN获取其特征图
python
、
nltk
、
word2vec
、
sentiment-analysis
我并不清楚如何将imdb
数据
集aclImdb_v1.tar训练成模型。请告诉我如何根据此
数据
集训练模型。 下面是我需要为我的项目实现的方法。
浏览 31
提问于2019-02-12
得票数 0
3
回答
尺度神经网络
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
tensorflow
、
hyperparameter-tuning
当使用神经网络(TensorFlow:
深度
神经回归)时,当将训练
数据
从样本增加到整个
数据
(例如10倍
大
的
数据
集)时,您应该对模型体系结构(更深/更宽)、
学习
速度和一般的超参数进行哪些更改?
浏览 0
提问于2019-03-21
得票数 6
2
回答
什么是
深度
监管?
deep-learning
、
semantic-segmentation
与欧洲教育组织的第二个不同之处是使用
深度
监督。
浏览 0
提问于2020-11-06
得票数 5
回答已采纳
10
回答
大
数据
对人工智能
深度
学习
有何影响?
深度学习
、
人工智能
我们都知道当下人工智能已经走向了风口,而大
数据
是人工智能技术进行
深度
学习
的基石,究竟大
数据
对人工智能的
深度
学习
有什么影响呢?
浏览 1237
提问于2018-03-30
2
回答
为什么NLP和机器
学习
社区对
深度
学习
感兴趣?
machine-learning
、
data-mining
、
neural-network
、
nlp
、
deep-learning
我是
深度
学习
领域的新手,虽然我做了一些教程,但我无法将概念联系起来或区分开来。
浏览 0
提问于2014-10-11
得票数 28
1
回答
关于我的计划的建议--学生和年级的大型
数据
集,希望将最低的2%进行分类。
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
classification
、
large-data
我有一个
数据
集,其中包括全国学生的社会经济指标以及他们的成绩。更具体地说,这个
数据
集有36个变量,大约3000万学生作为预测因子,然后学生的成绩作为反应。我正在Google上使用TensorFlow 2.0。我用熊猫把所有的
数据
一起编译成一
浏览 0
提问于2020-05-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
突然变得非常非常
大
的数字
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
当我训练我的keras
深度
学习
模式时,突然我得到了非常非常
大
的损失。我的
数据
是比例为1:7的不平衡binay类,我使用AUC分数。请看下面的截图<code>B1</code>
浏览 3
提问于2020-07-30
得票数 0
1
回答
SageMaker分布式训练能用于非
深度
学习
模式的训练吗?
amazon-web-services
、
machine-learning
、
amazon-sagemaker
、
distributed-training
、
amazon-machine-learning
上面写着:- SageMaker分布式培训库只能通过TensorFlow、PyTorch和HuggingFace框架的AWS
深度
学习
容器在SageMaker培训平台中使用。这是否意味着我们不能使用SageMaker分布式训练来使用传统的机器
学习
算法(如线性回归、随机森林或XGBoost )来训练机器
学习
模型?我有一个用例,其中
数据
集非常
大
,和分布式培训可以帮助模型并行和
数据
并行。为了避免在训练实例的内存中输入大量
数据
,还可以推荐哪些其他选项?
浏览 12
提问于2022-09-17
得票数 -1
1
回答
深度
学习
数据
准备
keras
、
deep-learning
、
tensorflow-datasets
我有一个包含6个类的文本
数据
集。对于每个样本,我都有百分比值,6个百分比值的和是100% (特征是相互关联的)。例如:如何将此
数据
集提供给
深度
学习
算法?实际上,我希望预测准确地以训练
数据
的形式出现。
浏览 2
提问于2018-11-24
得票数 0
1
回答
一段时间内流行的分类算法
classification
、
theory
、
methodology
在Francois Chollet (2018)的“与Python一起深入
学习
”一书中,我们可以在1.2.4节中找到: 决策树从
数据
中学到的知识在21世纪初开始受到广泛的研究兴趣,到了2010年,它们往往比内核方法更受青睐特别是,随机森林算法引入了一种鲁棒的、实用的决策树
学习
方法,它涉及到建立大量的专门决策树,然后对它们的输出进行集成。随机森林适用于各种各样的问题--你可以说,它们几乎总是任何浅层机器
学习
任务的第二好算法。当广受欢迎的机器
学习
竞赛网站Kaggle (http://kag
浏览 0
提问于2019-09-21
得票数 2
1
回答
如何从零开始创建语言翻译器?
deep-learning
、
nlp
、
rnn
、
machine-translation
、
nlg
我想创造一个能把英语,韩语和泰米尔语句子翻译成英语句子的翻译家,我尝试了googletrans,但是有什么方法可以用DL和NLP技术来创造更好的东西吗?
浏览 0
提问于2019-03-14
得票数 2
1
回答
使用条件随机场进行嵌套命名实体识别
nlp
、
named-entity-recognition
我的问题如下。 当我们处理命名实体识别任务时,大多数情况下都会使用经典的LSTM-CRF架构,其中CRF使用维特比解码器和转换矩阵来找到与句子相关的最佳标签序列。 我的问题是,如果一个令牌现在与多个实体关联,而不是只与一个实体关联(这是嵌套NER的情况),就像中国银行的情况一样,其中中国是一个地点,中国银行是一个组织。CRF算法是否适用于这种情况?也就是说,在序列中找到多个可能的路径。
浏览 46
提问于2020-12-11
得票数 0
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