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• 提高深度學(xué)習(xí)性能的四種方式

  摘要：可以參見以下相關(guān)閱讀創(chuàng)造更多數(shù)據(jù)上一小節(jié)說到了有了更多數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)算法通常會(huì)變的更好。 導(dǎo)語(yǔ)我經(jīng)常被問到諸如如何從深度學(xué)習(xí)模型中得到更好的效果的問題，類似的問題還有：我如何提升準(zhǔn)確度如果我的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能不佳，我能夠做什么？對(duì)于這些問題，我經(jīng)常這樣回答，我并不知道確切的答案，但是我有很多思路，接著我會(huì)列出了我所能想到的所有或許能夠給性能帶來提升的思路。為避免一次次羅列出這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的列表...

  JessYanCoding 2019-04-25 18:06 評(píng)論0 收藏0

• 從自編碼器到生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：一文縱覽無監(jiān)督學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀

  摘要：就在最近，這項(xiàng)技術(shù)在流行地?zé)o監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了非常好的結(jié)果。雖然這項(xiàng)工作并不針對(duì)無監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是它可以用作無監(jiān)督學(xué)習(xí)。利用替代類別的無監(jiān)督學(xué)習(xí)視覺表征使用圖像不行來創(chuàng)建非常大的替代類。 如今深度學(xué)習(xí)模型都需要在大規(guī)模的監(jiān)督數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練。這意味著對(duì)于每一個(gè)數(shù)據(jù)，都會(huì)有一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。在很流行的 ImageNet 數(shù)據(jù)集中，其共有一百萬(wàn)張帶人工標(biāo)注的圖片，即 1000 類中的每一類都有 ...

  MageekChiu 2019-04-25 18:13 評(píng)論0 收藏0

• 機(jī)器學(xué)習(xí)——深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)

  摘要：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類回歸，密度估計(jì)聚類，深度學(xué)習(xí)，，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)給定一組數(shù)據(jù)，為，。由于不需要事先根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)去聚類器，故屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。 Deep Learning是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近研究了機(jī)器學(xué)習(xí)中一些深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，本文給出一些很有用的資料和心得。Key Words：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類...

  Guakin_Huang 2019-04-25 17:57 評(píng)論0 收藏0

• Deep Learning深度學(xué)習(xí)相關(guān)入門文章匯摘

  摘要：深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由等人于年提出。但是自年以來，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，取得了突破性的進(jìn)展。 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種。 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知...

  Riddler 2019-04-25 17:57 評(píng)論0 收藏0

• 超過 150 個(gè)最佳機(jī)器學(xué)習(xí)，NLP 和 Python教程

  摘要：作者微信號(hào)微信公眾號(hào)簡(jiǎn)書地址我把這篇文章分為四個(gè)部分機(jī)器學(xué)習(xí)，，和數(shù)學(xué)。在這篇文章中，我把每個(gè)主題的教程數(shù)量都是控制在五到六個(gè)，這些精選出來的教程都是非常重要的。每一個(gè)鏈接都會(huì)鏈接到別的鏈接，從而導(dǎo)致很多新的教程。 作者：chen_h微信號(hào) & QQ：862251340微信公眾號(hào)：coderpai簡(jiǎn)書地址：http://www.jianshu.com/p/2be3... showIm...

  JayChen 2019-07-30 15:11 評(píng)論0 收藏0