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年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為路面裂縫檢測(cè)提供了新的解決方案。其中，基于 YOLOv2（You Only Look Once version 2）的路面裂縫檢測(cè)算法以其高效、準(zhǔn)確的特點(diǎn)受到了廣泛關(guān)注。 4.1 YOLOv2簡(jiǎn)介 YOLOv2 是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，由
zip'); 二、選擇預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 打開深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器 deepNetworkDesigner 演示： 通過(guò)從深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器首頁(yè)中選擇一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的 GoogLeNet 網(wǎng)絡(luò)來(lái)加載它。如果您需要下載網(wǎng)絡(luò)，可點(diǎn)擊安裝，打開附加功能資源管理器。 等待… 深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器將顯示整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的縮小
件不僅展示了人工智能的演進(jìn)，也體現(xiàn)了其在系統(tǒng)性思維上的挑戰(zhàn)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我學(xué)習(xí)了有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等概念。特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí)，非常適合棋類游戲。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類算法，讓我意識(shí)到它在日常生活中的廣泛應(yīng)用，比如超市貨架的商品
復(fù)雜多變。深度學(xué)習(xí)中的深度主要就是來(lái)描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的數(shù)量，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到成百上千層，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量從萬(wàn)到億不等，所以深度學(xué)習(xí)并不是非常深?yuàn)W的概念，其本質(zhì)上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是最近幾年才有的概念，早在20世紀(jì)中期就已經(jīng)有人提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么既然深度學(xué)習(xí)是基于神經(jīng)
深度前饋網(wǎng)絡(luò) (deep feedforward network)，也叫作前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (feedforward neural network) 或者多層感知機(jī) (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度學(xué)習(xí)模型。前饋網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是近似某個(gè)函數(shù)
試工具來(lái)檢查這些方法的執(zhí)行過(guò)程。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練問(wèn)題 錯(cuò)誤現(xiàn)象： 訓(xùn)練過(guò)程不收斂或收斂速度過(guò)慢。這可能是由于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)不合理、超參數(shù)設(shè)置不當(dāng)或者狀態(tài) - 動(dòng)作空間的定義過(guò)于復(fù)雜導(dǎo)致的。例如，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)沒(méi)有提供足夠的引導(dǎo)信息，使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法難以學(xué)習(xí)到有效的策略。在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)數(shù)
閱讀Sutton著作時(shí)，對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃、蒙特卡洛、時(shí)序差分三種方式有些費(fèi)解，在此對(duì)三者的區(qū)別作一些簡(jiǎn)單的梳理。
本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念簡(jiǎn)介、深度學(xué)習(xí)基本概念簡(jiǎn)介。
全書最核心的章節(jié)。第四部分（第14章）是關(guān)于元學(xué)習(xí)的內(nèi)容，我們認(rèn)為元學(xué)習(xí)應(yīng)該是獨(dú)立于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的一個(gè)研究領(lǐng)域，因?yàn)樵?span id="220ussk" class='cur'>學(xué)習(xí)跳出了學(xué)習(xí)“結(jié)果”的這種思想，學(xué)習(xí)的是“學(xué)習(xí)過(guò)程”，這也是自動(dòng)化人工智能的理想目標(biāo)。因此，我們將元學(xué)習(xí)單獨(dú)作為一個(gè)部分，作為全書內(nèi)容的升華，讀者可以
640.png 1、PyTorch簡(jiǎn)介 2017年1月，F(xiàn)acebook人工智能研究院（FAIR）團(tuán)隊(duì)在GitHub上開源了PyTorch，并迅速占領(lǐng)GitHub熱度榜榜首。 作為具有先進(jìn)設(shè)計(jì)理念的框架，PyTorch的歷史可追溯到Torch。Torch于2002年誕生于紐約大學(xué)
于其他超參數(shù)的取值，并且深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中超參數(shù)的微調(diào)代價(jià)很大，所以有必要在超參數(shù)這個(gè)重要領(lǐng)域內(nèi)做更進(jìn)一步的研究。在許多領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)都表現(xiàn)出巨大的潛力，但深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新領(lǐng)域現(xiàn)在仍處于發(fā)展階段，仍然有很多工作需要開展，很多問(wèn)題需要解決，盡管深度學(xué)習(xí)的研究還存在許多問(wèn)題，但
算資源的使用效率從而提升算法訓(xùn)練效率。而分布式技術(shù)在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用，也催生了分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)生，其研究的重點(diǎn)包括計(jì)算框架的設(shè)計(jì)，以及大規(guī)模分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的開發(fā)。近年來(lái)，為了更好地進(jìn)行大規(guī)模深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練，研究人員發(fā)展了更加專用的訓(xùn)練框架，通過(guò)在算
3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)智能體與環(huán)境進(jìn)行交互，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在訂單預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中，智能體可以根據(jù)當(dāng)前的訂單預(yù)測(cè)結(jié)果和庫(kù)存狀態(tài)，采取不同的備貨策略。環(huán)境會(huì)根據(jù)智能體的行動(dòng)給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)，智能體通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整策略，以最大化長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)。 常見(jiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包
深度學(xué)習(xí)算法在許多情況下都涉及到優(yōu)化。例如，模型中的進(jìn)行推斷（如 PCA）涉及到求解優(yōu)化問(wèn)題。我們經(jīng)常使用解析優(yōu)化去證明或設(shè)計(jì)算法。在深度學(xué)習(xí)涉及到的諸多優(yōu)化問(wèn)題中，最難的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。甚至是用幾百臺(tái)機(jī)器投入幾天到幾個(gè)月來(lái)解決單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題，也是很常見(jiàn)的。因?yàn)檫@其中的優(yōu)化
多依賴于人工感官評(píng)估或化學(xué)分析，這些方法存在主觀性強(qiáng)、耗時(shí)耗力等缺點(diǎn)。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，為紅肉新鮮度的自動(dòng)化、智能化檢測(cè)提供了新的解決方案。 基于深度學(xué)習(xí)的紅肉新鮮過(guò)期判決系統(tǒng)，
1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽 2.算法運(yùn)行軟件版本 matlab2022a 3.算法理論概述 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的煙霧檢測(cè)算法是一種端到端的檢測(cè)方法，主要分為基于候選區(qū)域的二階段目標(biāo)
前言當(dāng)今計(jì)算機(jī)科技領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)是最具有影響力的技術(shù)之一。這篇文章將介紹深度學(xué)習(xí)是什么，它的應(yīng)用領(lǐng)域，以及為什么它如此重要。簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它使用大量人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類大腦的工作方式。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，并根據(jù)這些模式進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在多
算法運(yùn)行軟件版本 matlab2022a 3.算法理論概述 指紋識(shí)別技術(shù)是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，它通過(guò)分析人類手指末端皮膚表面的紋路特征來(lái)進(jìn)行身份認(rèn)證。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，特
同的特征置于哪一層。也就是說(shuō)，相比于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要提供人工定義的特征，深度學(xué)習(xí)可以自己學(xué)習(xí)如何提取特征。因此，相比于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)并不依賴復(fù)雜且耗時(shí)的手動(dòng)特征工程。深度學(xué)習(xí)中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。給定模型進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入，可以將描述模型
為眾所周知的“深度學(xué)習(xí)’’。這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)更換了很多名稱，它反映了不同的研究人員和不同觀點(diǎn)的影響。全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的。一般來(lái)說(shuō)，目前為止深度學(xué)習(xí)已經(jīng)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控
