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首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归,如 \,其中 \(x\) 代表学历,\ 代表收入,分别代表输入特征和输出值。为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小,需要定义一个损失函数,数学描述为\,即预测值与真实值差值的平方的均值。优化的目标是求解参
统计学习三要素:。卷积神经网络--输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
卷积操作在图像处理的领域应用广泛,图像做卷积处理有一个天然的好处,即:每个像素点的位置与相邻位置相对固定,也就是说,除了边缘,每一个节点都有相同数量的相邻节点。所以卷积操作相对容易。但是,随着文本表示的发展,用向量来表示文本的思想应用的越来越广泛深入。to
接下来介绍pytorch中的神经网络部分。PyTorch中所有的神经网络都来自于autograd包。首先我们来简要的看一下,之后我们将训练我们第一个的神经网络。autograd 包提供Tensor所有操作的自动求导方法。以这些例子来讲,让我们用更简单的术语
将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题:训练框架必须支持GPU间的通信,用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练。为了克服这些问题,本文提出了Horovod,它通过Ring Allreduce实现高效的GPU间通信,而且仅仅更改少量
由于验证数据集不参与模型训练,当训练数据不够用时,预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是KK折交叉验证。在KK折交叉验证中,我们把原始训练数据集分割成KK个不重合的子数据集,然后我们做KK次模型训练和验证。每一次,我们使用一个子数据集验证模型,并使
...3-1 SSD系列算法介绍3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍3-3 DSSD、DSOD算法3-4 FSSD、RSSD算法3-5 思考题第4章 基于SSD的人脸检测项目实战本章节以人脸检测实际业务场景为例,利用SSD来解决人
论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION,主要讨论了在大规模图片识别中,卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNe
梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果的迭代优化算法。梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。下降的含义是代价函数的下降。算法是迭代的,意思是需要多次使用算法获取结果,以得到最优化结果。梯度下降的迭代性质能使欠拟合演变成获得对数据的较佳拟合。 梯度下降中有
最近出了两件大新闻,相信大家可能有所耳闻。该项赛事是三大国际赛事之一,被誉为中学奥数的最高难度。其中一道题,令中国队全军覆没。这一切,都归功于深度学习。深度学习是我很感兴趣的领域。这本书在前言中称:这是一本关于深度学习的过去、现在和未来的指南。
学习本文之后,这将会在深度学习工作中为你自动化寻找最佳配置的过程。与机器学习模型不同,深度学习模型里面充满了各种超参数。考虑到这种额外的复杂性,在一个多维空间中找到合适的参数变量成为了挑战。幸运的是,我们有不同的策略和工具可以解决搜索问题。
所以在搞完了爬虫进入假期时,我继续我断了2个月深度学习,并瞄准了其中的一个分支——计算机视觉。深度学习的一种分类 是不是太棒了?而且这个系列并不代表深度学习的全部,希望玩家能充分调动自学能力去吸收其他大佬的精华,感受深度学习的魅力。最后还是强调一下自学的重
去年,阿法狗在围棋领域首次战胜了人类的世界冠军,深度学习开始成为人们交口议论的话题,而就在今天,他的弟弟阿法元只靠一副棋盘和黑白两子,从零开始,自娱自乐,自己参悟,100-0 打败哥哥阿法狗,这无疑将深度学习推向了更高点。关于深度学习,技术人最关心的话题就
近日《连线》杂志发表了一篇文章,记录了与“深度学习之父” Geoffrey Hinton 围绕人工智能伦理、技术、学术等领域的采访实录。当被问到如今人工智能是否将走进寒冬时,Hinton 的回答非常坚决:“不会有‘人工智能寒冬’。因为 AI 已经渗透到你的
本文为你概述了在深度强化学习方面的进展。一年前,我们发布了加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士 Yuxi Li 的深度强化学习综述论文,该论文概述了在深度强化学习方面喜人的进展。《深度强化学习》希望帮助初学者了解深度强化学习,也希望为教授、研究人员、学生、工程师
本文希望从一个小白的角度出发,真正从零基础的角度来为大家提供一些专业的建议和指导。深度学习到底有多热,这里我就不再强调了,也因此有很多人关心这样的几个问题,“适不适合转行深度学习”,“怎么样转行深度学习”,“转行深度学习需要哪些入门材料?”而网上相应问题的
超分辨重构是图像处理领域地一项非常有趣的任务。它可以通过算法将一张低分辨率的图片放大成一张高分辨率地图片。这个事情乍一听挺简单的,普通的插值算法即可胜任。但其实里面大有玄机,尤其是细节的恢复。最近,来自俄罗斯斯科尔科沃科技研究院的博士生Dmitry Uly
具体来说,话题是NVIDIA Tesla V100 GPU。目前,英伟达已经开始在数量有限的情况下提供基于Volta的GPU,本季度我们预计DGX-1将得到V100更新。在深度学习领域,这一代的NVIDIA硬件明显跨越了AMD的最新产品。该公司表示,完整的
周志华教授是蜚声国内外的机器学习专家,也是本届中国人工智能大会的主席之一。他的《机器学习》2016年1月出版之后,迅速成为这个领域的一本权威教材,在一年半的时间里重印十几次,发行逾16万册,并被冠以“西瓜书”的昵称,成为这一轮 AI 热潮的一个重要注脚。周
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