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容易計(jì)算。遷移學(xué)習(xí)（transfer learning） 深度學(xué)習(xí)下的遷移學(xué)習(xí)旨在利用源任務(wù)數(shù)據(jù)輔助目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)下的學(xué)習(xí)。遷移學(xué)習(xí)適用于源任務(wù)數(shù)據(jù)比目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)多，并且源任務(wù)中學(xué)習(xí)得到的低層特征可以幫助目標(biāo)任務(wù)的學(xué)習(xí)的情形。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，最常用的源任務(wù)數(shù)據(jù)是ImageNet
【功能模塊】預(yù)處理更新字段報(bào)錯(cuò)更新字段不合法【操作步驟&問(wèn)題現(xiàn)象】1、zjyd2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
// 導(dǎo)入Sentinel-1 數(shù)據(jù)集和處理篩選 var s1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filter(ee.Filter.listContains('
因變量的常見數(shù)據(jù)類型有三種：定量數(shù)據(jù)、二分類定性數(shù)據(jù)和多分類定性數(shù)據(jù)。輸出層激活函數(shù)的選擇主要取決于因變量的數(shù)據(jù)類型。MNIST數(shù)據(jù)集是機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中常用的數(shù)據(jù)。因變量（0~9）用獨(dú)熱碼表示，比如數(shù)字8的獨(dú)熱碼為（0 0 0 0 0 0 0 0 1 0）數(shù)字2的讀熱碼為（0 0 1
然后介紹基于numpy庫(kù)的pandas庫(kù)，可以用于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要有兩種：`序列（series）`和`數(shù)據(jù)表（dataframe）`。 畫圖工具mathplotlib是在Python中最流行的，可以很方便的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的圖形化展示。使用前要載入mathplotlib的`pyplot`。
在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語(yǔ)料通過(guò)GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。在國(guó)際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語(yǔ)音識(shí)別的研究，并且速度飛快。國(guó)內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別上的研究。 自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域很
在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)語(yǔ)料通過(guò)GPU平臺(tái)提高DNN聲學(xué)模型的訓(xùn)練效率。在國(guó)際上，IBM、google等公司都快速進(jìn)行了DNN語(yǔ)音識(shí)別的研究，并且速度飛快。 國(guó)內(nèi)方面，阿里巴巴、科大訊飛、百度、中科院自動(dòng)化所等公司或研究單位，也在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別上的研究。自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域很多機(jī)構(gòu)在開展研究，2013年，Tomas
1.深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集收集網(wǎng)站http://deeplearning.net/datasets/**收集大量的各深度學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，但并不是所有開源的數(shù)據(jù)集都能在上面找到相關(guān)信息。2、Tiny Images Datasethttp://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index
習(xí)能夠適應(yīng)各種數(shù)據(jù)量，特別是數(shù)據(jù)量較小的場(chǎng)景。如果數(shù)據(jù)量迅速增加，那么深度學(xué)習(xí)的效果將更加突出，這是因?yàn)?span id="00akm8o" class='cur'>深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解。3、執(zhí)行時(shí)間執(zhí)行時(shí)間是指訓(xùn)練算法所需要的時(shí)間量。一般來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)算法需要大量時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練。這是因?yàn)樵撍惴ò泻芏鄥?shù)，因此訓(xùn)練它們需要
紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到2006年，才真正以深度學(xué)習(xí)之名復(fù)興。圖1.7給出了定量的展示。我們今天知道的一些最早的學(xué)習(xí)算法，是旨在模擬生物學(xué)習(xí)的計(jì)算模型，即大腦怎樣學(xué)習(xí)或?yàn)槭裁茨?span id="c0wwukc" class='cur'>學(xué)習(xí)的模型。其結(jié)果是深度學(xué)習(xí)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneural
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立好了之后，必然要進(jìn)行模型的評(píng)估來(lái)了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的因變量通常有兩種數(shù)據(jù)類型，定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)。不同因變量數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的模型誤差的定義也不一樣。當(dāng)因變量為定性數(shù)據(jù)時(shí)，模型誤差可以進(jìn)一步分為兩個(gè)類型： 假陽(yáng)性率， FPR False Positive Rate
深度學(xué)習(xí)算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的胃口很大，當(dāng)你收集到足夠多帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練集時(shí)，算法效果最好，這導(dǎo)致很多團(tuán)隊(duì)用盡一切辦法收集數(shù)據(jù)，然后把它們堆到訓(xùn)練集里，讓訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量更大，即使有些數(shù)據(jù)，甚至是大部分數(shù)據(jù)都來(lái)自和開發(fā)集、測(cè)試集不同的分布。在深度學(xué)習(xí)時(shí)代，越來(lái)越多的團(tuán)隊(duì)都用來(lái)自和開發(fā)集
準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型；數(shù)字，字符串，列表，元組，字典1，數(shù)字?jǐn)?shù)字類型（data type）用于儲(chǔ)存數(shù)值，是不可變的數(shù)據(jù)類型。Python支持多種不同的數(shù)據(jù)類型，如int（有符號(hào)整型），long（長(zhǎng)整型），float（浮點(diǎn)型）等。可以使用Python中的type（）來(lái)查看數(shù)據(jù)的具體類型。>>
PCA這種將數(shù)據(jù)變換為元素之間彼此不相關(guān)表示的能力是PCA的一個(gè)重要性質(zhì)。它是消除數(shù)據(jù)中未知變動(dòng)因素的簡(jiǎn)單表示實(shí)例。在PCA中，這個(gè)消除是通過(guò)尋找輸入空間的一個(gè)旋轉(zhuǎn)（由 W 確定），使得方差的主坐標(biāo)和 z 相關(guān)的新表示空間的基對(duì)齊。雖然相關(guān)性是數(shù)據(jù)元素間依賴關(guān)系的一個(gè)重要范疇，但
LLM 大模型學(xué)習(xí)必知必會(huì)系列(五)：數(shù)據(jù)預(yù)處理(Tokenizer分詞器)、模板（Template）設(shè)計(jì)以及LLM技術(shù)選型 在模型訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理是最為重要的工作之一。在當(dāng)前模型訓(xùn)練流程趨于成熟的情況下，數(shù)據(jù)集的好壞，是決定了該次訓(xùn)練能否成功的最關(guān)鍵因素。 在上一篇
權(quán)重。自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無(wú)標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個(gè)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練過(guò)程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過(guò)程。具體的，先用無(wú)標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識(shí)別、手寫體數(shù)字識(shí)別、貓狗識(shí)別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過(guò)了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡(jiǎn)單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
提取的特征。Bottleneck：瓶頸的意思，通常指的是網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)維度和輸出的維度不同，輸出的維度比輸入的小了許多，就像脖子一樣，變細(xì)了。經(jīng)常設(shè)置的參數(shù) bottle_num=256，指的是網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)據(jù)的維度是256 ，可是輸入進(jìn)來(lái)的可能是1024維度的。Head：hea
所謂“ 機(jī)器學(xué)習(xí)” ， 是指利用算法使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學(xué)習(xí)”作為“機(jī)器學(xué)習(xí)”的一個(gè)**子集**， 相比其他學(xué)習(xí)方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜， 從而使得模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)是分步驟來(lái)進(jìn)行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來(lái)結(jié)果的最優(yōu)解；
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個(gè)變體。他保留了 LSTM 劃重點(diǎn)，遺忘不重要信息的特點(diǎn)，在long-term 傳播的時(shí)候也不會(huì)被丟失。
