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  • 深度學習之過擬合

    然而，經(jīng)驗風險最小化很容易導致過擬合。高容量的模型會簡單地記住訓練集。在很多情況下，經(jīng)驗風險最小化并非真的可行。最有效的現(xiàn)代優(yōu)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，沒有有效的導數(shù)（導數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個問題說明，在深度學習中我們很少使用經(jīng)驗風險最小化

    作者： 小強鼓掌
    發(fā)表時間： 2021-09-30 02:36:02.0
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  • 如何上傳數(shù)據(jù)和預置模型？

    數(shù)據(jù)和預置模型都可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的時候上傳，然后使用SDK獲取數(shù)據(jù)集路徑，具體使用可以參考問題1；網(wǎng)絡人工智能園地：在NAIE平臺上算法開發(fā)和本地開發(fā)有什么區(qū)別？?zhuanlan.zhihu.com

    作者： 就挺突然
    發(fā)表時間： 2021-06-02 15:08:10
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  • 使用Python實現(xiàn)深度學習模型：序列到序列模型（Seq2Seq）

    序列到序列（Seq2Seq）模型是一種深度學習模型，廣泛應用于機器翻譯、文本生成和對話系統(tǒng)等自然語言處理任務。它的核心思想是將一個序列（如一句話）映射到另一個序列。本文將詳細介紹 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 實現(xiàn)一個簡單的

    作者： Echo_Wish
    發(fā)表時間： 2024-06-05 10:28:57
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  • 深度學習替代職業(yè)

    科技公司通過基于GAN的深度學習開發(fā)了一種名為“自動全身模型生成人工智能”的技術，他們完全是由人工智能虛擬而成，時尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負擔拍攝相關的人員、場地、燈光、設備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時尚宣傳廣告了。

    作者： 初學者7000
    發(fā)表時間： 2020-11-21 11:18:30.0
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  • 了解ModelArts模型訓練

          模型訓練中除了數(shù)據(jù)和算法外，開發(fā)者花了大量時間在模型參數(shù)設計上。模型訓練的參數(shù)直接影響模型的精度以及模型收斂時間，參數(shù)的選擇極大依賴于開發(fā)者的經(jīng)驗，參數(shù)選擇不當會導致模型精度無法達到預期結果，或者模型訓練時間大大增加。為了降低開發(fā)者的專業(yè)要求，提升開發(fā)者模型訓練的開發(fā)效

    作者： 建赟
    發(fā)表時間： 2020-07-12 02:53:54
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  • 分享深度學習領域這些年取得的經(jīng)典成果——BERT和微調NLP模型

    BERT和微調NLP模型    預訓練指的是事先訓練一個模型來執(zhí)行特定任務，然后將訓練過程中學到的參數(shù)作為初始值以繼續(xù)學習其他相關任務。直觀來說，就是如果一個模型已經(jīng)學會進行圖像分類、區(qū)分貓貓和狗狗，也應當大概了解圖像和毛茸動物的一般特征。當我們對這個能夠區(qū)分貓貓狗狗的模型進行微調，來對

    作者： 初學者7000
    發(fā)表時間： 2021-01-28 01:57:50
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  • 《深度學習入門》筆記 - 13

    從上圖中可以看到，信用卡余額相對于每月收入來說，對還款違約的影響更大。 一般模型不會直接預測某信用卡用戶是否違約，而是預測其違約的概率，表示為`P(Default|Balance,Income)`，因為它的值在0和1之間，所以如果直接用類似線性回歸模型的方式是不行的，需要對加權和進行變換。即： ![image

    作者： 黃生
    發(fā)表時間： 2022-08-06 09:10:28
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  • 擴散模型的訓練提升模型的泛化能力

    網(wǎng)絡解耦運動、深度等物理屬性，避免模型收斂到單一模式。 4. ??隨機微調與元學習?? ??隨機權重平均（SWA）??：在訓練后期對模型權重進行指數(shù)移動平均，平滑參數(shù)空間中的優(yōu)化路徑，減少陷入局部最優(yōu)的概率。 ??元學習（Meta-Learning）??：訓練模型快速適應新任務（

    作者： Jack20
    發(fā)表時間： 2025-05-25 13:32:01
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  • 《深度學習入門》筆記 - 21

    這可能使得參數(shù)的梯度非常小，導致神經(jīng)網(wǎng)絡模型無法通過梯度下降法更新參數(shù)。這就是sigmoid函數(shù)的梯度消失問題。tanh函數(shù)也有梯度消失問題。ReLU(Rectified Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時間都比較晚，但卻是深度學習常用的激活函數(shù)。它非常簡單： ReLU(x)=max(x

    作者： 黃生
    發(fā)表時間： 2022-10-23 08:30:44.0
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  • 資產(chǎn)模型

    資產(chǎn)模型

  • 深度學習之代價函數(shù)

            深度神經(jīng)網(wǎng)絡設計中的一個重要方面是代價函數(shù)的選擇。幸運的是，神經(jīng)網(wǎng)絡的代價函數(shù)或多或少是和其他的參數(shù)模型例如線性模型的代價函數(shù)相同的。       在大多數(shù)情況下，我們的參數(shù)模型定義了一個分布 p(y | x; θ) 并且我們簡單地使用最大似然原理。這意味著我們使

    作者： 小強鼓掌
    發(fā)表時間： 2021-01-23 03:30:30.0
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    2

  • 深度學習之噪聲

    的整流線性隱藏單元可以簡單地學會使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問題。另一種深度學習算法——批標準化，在訓練時向隱藏單元引入加性和乘性噪聲重新參數(shù)化模型。批標準化的主要目的是改善優(yōu)化，但噪聲具有正則化的效果，有時沒必要再使用Dropout。

    作者： 小強鼓掌
    發(fā)表時間： 2021-08-21 05:43:15.0
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  • 深度學習的現(xiàn)實應用

    上，在過去的兩年時間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學習嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學習研究人員正提出相對簡單的機器學習解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統(tǒng)。文本翻譯可以在沒有序列預處理的情況下進行，它允許算法學習文字與指向語言之間的關系。谷歌翻譯利用的

    作者： 運氣男孩
    發(fā)表時間： 2021-04-01 15:41:47
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  • 深度學習之歷史小計

    1847)。從 20 世紀 40 年代開始，這些函數(shù)近似技術被用于導出諸如感知機的機器學習模型。然而，最早的模型都是基于線性模型。來自包括 Marvin Minsky 的批評指出了線性模型族的幾個缺陷，例如它無法學習 XOR 函數(shù)，這導致了對整個神經(jīng)網(wǎng)絡方法的抵制。

    作者： 小強鼓掌
    發(fā)表時間： 2021-07-25 08:05:32
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  • 深度學習中的Attention機制

    mechanism 在序列學習任務上具有巨大的提升作用，在編碼器框架內，通過編碼端加入Attention模型，對源數(shù)據(jù)序列進行數(shù)據(jù)加權變換，或者在解碼端引入Attention模型，對目標數(shù)據(jù)進行加權變化，可以有效提高序列對序列的自然方式下系統(tǒng)表現(xiàn)。理解Attention模型：當人在看一樣東

    作者： 玉簫然
    發(fā)表時間： 2020-09-30 07:33:57
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  • 【深度學習 | 梯度那些事】 梯度爆炸或消失導致的模型收斂困難？挑戰(zhàn)與解決方案一覽， 確定不來看看？

    爆炸等問題。實驗證明，在訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡時使用Xavier初始化可以加速收斂并提高模型性能。 He初始化：He初始化，也稱為He正態(tài)分布初始化，是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡權重初始化的方法。它由Kaiming He等人在2015年提出，并被廣泛應用于深度學習模型中。He初始化旨在解決激活函數(shù)為線性修正單元（Rectified

    作者： 計算機魔術師
    發(fā)表時間： 2023-08-29 15:27:04
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  • 【深度學習 | 梯度那些事】 梯度爆炸或消失導致的模型收斂困難？挑戰(zhàn)與解決方案一覽， 確定不來看看？

    爆炸等問題。實驗證明，在訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡時使用Xavier初始化可以加速收斂并提高模型性能。 He初始化：He初始化，也稱為He正態(tài)分布初始化，是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡權重初始化的方法。它由Kaiming He等人在2015年提出，并被廣泛應用于深度學習模型中。He初始化旨在解決激活函數(shù)為線性修正單元（Rectified

    作者： 計算機魔術師
    發(fā)表時間： 2023-09-25 19:24:51
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  • 使用Python實現(xiàn)深度學習模型：演化策略與遺傳算法

    在深度學習和機器學習領域，演化策略（Evolution Strategies, ES）和遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）是兩種強大的優(yōu)化方法。它們通過模擬自然選擇和生物進化過程來尋找最優(yōu)解。本文將詳細講解如何使用Python實現(xiàn)這兩種方法，并通過代碼示例逐步解釋其核心概念和實現(xiàn)步驟。

    作者： Echo_Wish
    發(fā)表時間： 2024-06-29 22:11:59
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  • 深度學習算法之Caffe框架

    Zoo）豐富，包含 AlexNet、VGG、ResNet 等經(jīng)典視覺模型。模塊化設計：通過配置文件（Protobuf 格式） 定義網(wǎng)絡結構，無需編寫代碼即可調整模型。強調層的可復用性，支持自定義層擴展。輕量級部署：模型權重和結構可打包為單一文件（.caffemodel + .prot

    作者： 云聰明
    發(fā)表時間： 2025-02-27 14:34:06
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  • 使用Python實現(xiàn)深度學習模型：智能數(shù)據(jù)隱私保護

    隨著數(shù)據(jù)隱私問題的日益嚴重，如何在深度學習模型中保護用戶數(shù)據(jù)成為了一個重要的研究方向。本文將介紹如何使用Python實現(xiàn)一個深度學習模型，同時采用差分隱私技術來保護數(shù)據(jù)隱私。 一、數(shù)據(jù)隱私保護的背景 在深度學習中，模型通常需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，這些數(shù)據(jù)可能包含敏感信息，如個人

    作者： Echo_Wish
    發(fā)表時間： 2024-09-29 15:26:25
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總條數(shù)： 400