資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：構(gòu)建和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器識(shí)圖是基于華為云強(qiáng)大高性能計(jì)算提供一站式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)服務(wù)，內(nèi)置大量?jī)?yōu)化的網(wǎng)絡(luò)模型算法，以兼容便攜高效的品質(zhì)幫助用戶輕松使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)靈活調(diào)度按需服務(wù)化方式提供模型訓(xùn)練評(píng)估與預(yù)測(cè)。
構(gòu)建和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器識(shí)圖）
DSL（Deep Learning Service）是基于華為云強(qiáng)大高性能計(jì)算提供一站式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)服務(wù)，內(nèi)置大量?jī)?yōu)化的網(wǎng)絡(luò)模型算法，以兼容、便攜、高效的品質(zhì)幫助用戶輕松使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)靈活調(diào)度按需服務(wù)化方式提供模型訓(xùn)練、評(píng)估與預(yù)測(cè)。
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型：
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——》數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練（優(yōu)化參數(shù)）——》反饋損失值——》更多訓(xùn)練
評(píng)估模型：返回結(jié)果為預(yù)測(cè)值與測(cè)試數(shù)據(jù)集標(biāo)注值的錯(cuò)誤率或準(zhǔn)確率
深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化方法
? 訓(xùn)練次數(shù)的調(diào)整
? 代價(jià)函數(shù)的調(diào)整
? 學(xué)習(xí)率的調(diào)整
? 訓(xùn)練算法的優(yōu)化
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化
經(jīng)典入門實(shí)操：構(gòu)建手寫體數(shù)字圖像識(shí)別模型
帶你了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型核心代碼，采用多神經(jīng)元構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型
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摘要：下文主要講述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)值稱之為損失，我們的目標(biāo)就是使對(duì)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的損失和盡可能的小。對(duì)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這個(gè)有向圖是沒(méi)有回路的。反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一類重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)中的也屬于一種反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)中，如果預(yù)測(cè)的變量是離散的，我們稱其為分類（如決策樹(shù)，支持向量機(jī)等）； 如果預(yù)測(cè)的變量是連續(xù)的，我們稱其為回歸。 反向傳播算法(back propagation alg...
摘要：當(dāng)前，很多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都嘗試基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行服裝檢索技術(shù)的探究與創(chuàng)新。下文將回顧三篇基于深度學(xué)習(xí)來(lái)解決跨域服裝檢索問(wèn)題的文章?？偟膩?lái)說(shuō)，以上深度學(xué)習(xí)方法的探索與創(chuàng)新都將為商品檢索技術(shù)趨 摘要商品檢索是一門綜合了物體檢測(cè)、 圖像分類以及特征學(xué)習(xí)的技術(shù)。 近期， 很多研究者成功地將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到這個(gè)領(lǐng)域。 本文對(duì)這些方法進(jìn)行了總結(jié)， 然后概括地提出了商品特征學(xué)習(xí)框架以及垂類數(shù)據(jù)挖掘方式， ...
摘要：架構(gòu)識(shí)圖吟詩(shī)架構(gòu)由以下層和關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)視圖一個(gè)響應(yīng)相對(duì)靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生。平臺(tái)本版本部署在阿里云上，采用的流行框架。 寫在前面 關(guān)于這個(gè)作品的設(shè)計(jì)理念和情懷，請(qǐng)看這里 初衷 隨著作品的不斷迭代和改進(jìn)，我已經(jīng)漸漸忘記初衷是什么了。是為了討某人歡心做的小demo或是為了熟悉使用watson的練手作品，都已不大記得。然而現(xiàn)在，是想利用零碎的時(shí)間，做一個(gè)完整的項(xiàng)目。來(lái)探究A...
摘要：這種無(wú)明確任務(wù)目標(biāo)的聊天機(jī)器人也可以稱作為開(kāi)放領(lǐng)域的聊天機(jī)器人。此外，聊天機(jī)器人應(yīng)該給人個(gè)性表達(dá)一致的感覺(jué)。使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人相對(duì)傳統(tǒng)方法來(lái)說(shuō)，整體思路非常簡(jiǎn)單并可擴(kuò)展。 作者：張俊林，中科院軟件所博士，技術(shù)書籍《這就是搜索引擎：核心技術(shù)詳解》、《大數(shù)據(jù)日知錄：架構(gòu)與算法》作者。曾擔(dān)任阿里巴巴、百度、新浪微博資深技術(shù)專家，目前是用友暢捷通工智能相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，關(guān)注深度學(xué)習(xí)在自然...
閱讀 1811·2023-04-26 00:47
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