檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
算法，人類終于找到了如何處理“抽象概念”這個(gè)亙古難題的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一門專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)市值不斷改善自身的性能的學(xué)科，簡(jiǎn)單地說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)算法，使得機(jī)器能從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而對(duì)新的樣本做智能
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是在NLP（最令人興奮的深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域）中，該模型的規(guī)模正在擴(kuò)大。最新的gpt-3模型有1750億個(gè)參數(shù)。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一樣（好吧，不是字面意思）。深度學(xué)習(xí)的未來(lái)會(huì)更大嗎？通常情況下，gpt-3是非常有說(shuō)服力的，但它在過(guò)去一再表明，“成功的科
邊際似然損失，有可能導(dǎo)致目標(biāo)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。本文的目標(biāo)是通過(guò)解決梯度收縮問(wèn)題來(lái)提高ENet的預(yù)測(cè)精度，同時(shí)保持其有效的不確定性估計(jì)。一個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)(MTL)框架，被稱為MT-ENet，被提出來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。在MTL中，我們將Lipschitz修正均方誤差(MSE)損失函數(shù)定義為另一種
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開(kāi)發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機(jī) (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
語(yǔ)言有著層級(jí)結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當(dāng)前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）無(wú)法系統(tǒng)地展示、擴(kuò)展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)學(xué)到的各組特征之間的關(guān)聯(lián)是平面的，沒(méi)有層級(jí)關(guān)系，那么請(qǐng)問(wèn)層級(jí)關(guān)系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
從整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。圖像、文本等深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。自編碼器和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強(qiáng)化學(xué)習(xí)了。強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在，早已結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迸發(fā)出新的活力，強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning, DL）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）已成為兩大核心驅(qū)動(dòng)力。兩者各有優(yōu)勢(shì)：深度學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)從數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜模式和特征，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。兩者的結(jié)合，即深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的子類，其特殊性是有更高的復(fù)雜度。因此，深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)，但它們絕對(duì)不是相反的概念。我們將淺層學(xué)習(xí)稱為不是深層的那些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。讓我們開(kāi)始將它們放到我們的世界中：這種高度復(fù)雜性基于什么？在實(shí)踐中，深度學(xué)習(xí)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)隱藏層組成。我們?cè)凇稄纳窠?jīng)元到
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的未來(lái)蘊(yùn)含著無(wú)窮的可能！越來(lái)越多的機(jī)器人不僅用在制造業(yè)，而且在一些其他方面可以改善我們的日常生活方式。醫(yī)療行業(yè)也可能會(huì)發(fā)生變化，因?yàn)?span id="7fpdpbv" class='cur'>深度學(xué)習(xí)有助于醫(yī)生更早地預(yù)測(cè)或發(fā)現(xiàn)癌癥，從而挽救生命。在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以幫助公司甚至個(gè)人節(jié)省資金，更聰明地投資，更
欠擬合、過(guò)擬合的總結(jié)如下:接下來(lái)是TensorFlow框架部分，之前有個(gè)帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會(huì)使用它來(lái)建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請(qǐng)期待
化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數(shù)，如 0 − 1 損失，沒(méi)有有效的導(dǎo)數(shù)（導(dǎo)數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個(gè)問(wèn)題說(shuō)明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化。反之，我們會(huì)使用一個(gè)稍有不同的方法，我們真正優(yōu)化的目標(biāo)會(huì)更加不同于我們希望優(yōu)化的目標(biāo)。
的梯度消失問(wèn)題。tanh函數(shù)也有梯度消失問(wèn)題。ReLU(Rectified Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時(shí)間都比較晚，但卻是深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)。它非常簡(jiǎn)單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個(gè)折線函數(shù)，所有負(fù)的輸入值都變換成0，所有非負(fù)的輸入值，函數(shù)值都等于
深度學(xué)習(xí)中常用的backbone有resnet系列（resnet的各種變體）、NAS網(wǎng)絡(luò)系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。Backbone結(jié)構(gòu)分類主要分成三類：CNNs結(jié)構(gòu), Trans
現(xiàn)在我們來(lái)嘗試迭代多次，看看效果。 從w=0開(kāi)始 ```python #w初始值給0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr學(xué)習(xí)率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自變量：'+str(x))
特征選擇 f. 重新定義問(wèn)題2. 從算法上提升性能 a. 算法的篩選 b. 從文獻(xiàn)中學(xué)習(xí) c. 重采樣的方法3. 從算法調(diào)優(yōu)上提升性能 a. 模型可診斷性 b. 權(quán)重的初始化 c. 學(xué)習(xí)率 d. 激活函數(shù) e. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) f. batch和epoch g. 正則項(xiàng) h. 優(yōu)化目標(biāo)
數(shù)據(jù)不是收集的，是自己生成的，好吧~一個(gè)簡(jiǎn)單的例子學(xué)習(xí)用的沒(méi)關(guān)系%matplotlib inline這個(gè)是為了讓在jupyter在瀏覽器里能夠顯示圖像。生成y=2x+1的隨機(jī)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)加背景噪聲限值0.4生成等差數(shù)列,100個(gè)x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
com/data/forums/attachment/forum/202108/04/105156dxvyfdoaeoob1d2w.png) ```python #插播學(xué)習(xí)一下reshape,總體順序還是不變，但切分點(diǎn)變了 import numpy as np int_array=np.array([i for
者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
52137365917.png) $f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$函數(shù)在統(tǒng)計(jì)學(xué)文獻(xiàn)中稱為`logistic函數(shù)`，在機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中稱為`sigmoid函數(shù)`。 ```python a=np.linspace(-10,10,100) plt.plot(a,1/(1+np
0那一節(jié)開(kāi)始看起，環(huán)境呢就不用自己搭建了，直接用modelarts里的開(kāi)發(fā)環(huán)境Notebook里的jupyterLab，免費(fèi)使用只是每小時(shí)會(huì)停止一下，對(duì)于學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)沒(méi)有關(guān)系?；靖拍?，tensorflow=tensor張量 + flow 流張量具體是啥意思之前不是很明白，只知道張力的概念，比如在亞
