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已找到以下 400 條記錄

  • 《深度學(xué)習(xí)入門》筆記 - 13

    從上圖中可以看到，信用卡余額相對(duì)于每月收入來(lái)說(shuō)，對(duì)還款違約的影響更大。 一般模型不會(huì)直接預(yù)測(cè)某信用卡用戶是否違約，而是預(yù)測(cè)其違約的概率，表示為`P(Default|Balance,Income)`，因?yàn)樗?span id="2p8a8or" class='cur'>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(duì)加權(quán)和進(jìn)行變換。即： ![image

    作者： 黃生
    發(fā)表時(shí)間： 2022-08-06 09:10:28
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  • 《深度學(xué)習(xí)入門》筆記 - 21

    四個(gè)常用且效果很好的隱藏層激活函數(shù):sigmoidtanhReLULeaky ReLUsigmoid函數(shù)的導(dǎo)數(shù)都是較小的小數(shù)，這可能使得參數(shù)的梯度非常小，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無(wú)法通過(guò)梯度下降法更新參數(shù)。這就是sigmoid函數(shù)的梯度消失問(wèn)題。tanh函數(shù)也有梯度消失問(wèn)題。ReLU(Rectified

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

    資產(chǎn)模型

  • 常用的模型集成方法介紹：bagging、boosting 、stacking

    以獲得更好的結(jié)果。最重要的假設(shè)是：當(dāng)弱模型被正確組合時(shí)，我們可以得到更精確和/或更魯棒的模型。在集成學(xué)習(xí)理論中，我們將弱學(xué)習(xí)器（或基礎(chǔ)模型）稱為「模型」，這些模型可用作設(shè)計(jì)更復(fù)雜模型的構(gòu)件。在大多數(shù)情況下，這些基本模型本身的性能并不是非常好，這要么是因?yàn)樗鼈兙哂休^高的偏置（例如，

    作者： 孔皮皮
    發(fā)表時(shí)間： 2019-09-02 21:17:28
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  • 深度學(xué)習(xí)之代價(jià)函數(shù)

            深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要方面是代價(jià)函數(shù)的選擇。幸運(yùn)的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)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(jià)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(gè)分布 p(y | x; θ) 并且我們簡(jiǎn)單地使用最大似然原理。這意味著我們使

    作者： 小強(qiáng)鼓掌
    發(fā)表時(shí)間： 2021-01-23 03:30:30.0
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  • 深度學(xué)習(xí)之噪聲

    Dropout的另一個(gè)重要方面是噪聲是乘性的。如果是固定規(guī)模的加性噪聲，那么加了噪聲 ? 的整流線性隱藏單元可以簡(jiǎn)單地學(xué)會(huì)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(wèn)題。另一種深度學(xué)習(xí)算法——批標(biāo)準(zhǔn)化，在訓(xùn)練時(shí)向隱藏單元引入加性和乘

    作者： 小強(qiáng)鼓掌
    發(fā)表時(shí)間： 2021-08-21 05:43:15.0
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  • 深度學(xué)習(xí)之歷史小計(jì)

    1696)。微積分和代數(shù)長(zhǎng)期以來(lái)被用于求解優(yōu)化問(wèn)題的封閉形式，但梯度下降直到 19世紀(jì)才作為優(yōu)化問(wèn)題的一種迭代近似的求解方法被引入 (Cauchy, 1847)。從 20 世紀(jì) 40 年代開(kāi)始，這些函數(shù)近似技術(shù)被用于導(dǎo)出諸如感知機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。然而，最早的模型都是基于線性模型。來(lái)自包括 Marvin Minsky

    作者： 小強(qiáng)鼓掌
    發(fā)表時(shí)間： 2021-07-25 08:05:32
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)（三）：線性模型

    直在最溫暖的地方等你”，唱的就是我！哈哈哈~?????? ????????? 前言： 機(jī)器學(xué)習(xí)是目前信息技術(shù)中最激動(dòng)人心的方向之一，其應(yīng)用已經(jīng)深入到生活的各個(gè)層面且與普通人的日常生活密切相關(guān)。?????? ??作為剛?cè)腴T機(jī)器學(xué)習(xí)的Dream，同樣對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有著極高的興趣 ??

    作者： 是Dream呀
    發(fā)表時(shí)間： 2022-04-11 10:06:43
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  • 分享深度學(xué)習(xí)1.0 的局限性

    耗比人類多幾個(gè)數(shù)量級(jí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和時(shí)長(zhǎng)，我們還沒(méi)有訓(xùn)練出可以完全自動(dòng)駕駛的汽車。而且對(duì)于很多任務(wù)，模型還需要從人類標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)概念。    2、DL 1.0 模型會(huì)犯人類通常不會(huì)犯的錯(cuò)誤。 例如，更改圖像的少量像素（我們的眼睛甚至不會(huì)注意到）可能導(dǎo)致模型的分類錯(cuò)誤。例如人站在電話旁，可能使模型誤認(rèn)為該人正在打電話。

    作者： 初學(xué)者7000
    發(fā)表時(shí)間： 2021-03-16 16:09:35.0
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  • 深度學(xué)習(xí)算法之Caffe框架

    高吞吐量場(chǎng)景。預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)（Model Zoo）豐富，包含 AlexNet、VGG、ResNet 等經(jīng)典視覺(jué)模型。模塊化設(shè)計(jì)：通過(guò)配置文件（Protobuf 格式） 定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，無(wú)需編寫(xiě)代碼即可調(diào)整模型。強(qiáng)調(diào)層的可復(fù)用性，支持自定義層擴(kuò)展。輕量級(jí)部署：模型權(quán)重和結(jié)構(gòu)可打包為單一文件（

    作者： 云聰明
    發(fā)表時(shí)間： 2025-02-27 14:34:06
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  • 《Keras深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.7　序貫模型

    測(cè)變量包括患者的懷孕次數(shù)、BMI、胰島素水平、年齡等。 數(shù)據(jù)集的形狀為（768，9）。數(shù)據(jù)集的值包括： X的值，為第0到第7列： Y的值是數(shù)據(jù)集的第8列，如下圖所示： 模型內(nèi)部檢驗(yàn)通過(guò)在調(diào)試器中進(jìn)行模型檢驗(yàn)，可以在調(diào)用compile方法之前得到如下模型屬性： 模型內(nèi)部編譯調(diào)用model

    作者： 華章計(jì)算機(jī)
    發(fā)表時(shí)間： 2019-06-15 12:38:05
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  • 深度學(xué)習(xí)中的池化技術(shù)

    池化是一個(gè)幾乎所有做深度學(xué)習(xí)的人都了解的一個(gè)技術(shù)，大家對(duì)池化如何進(jìn)行前向傳播也都了解，池化的作用也了解一二。然而，池化如何回傳梯度呢，池化回傳梯度的原則是什么呢，最大池化與平均池化的區(qū)別是什么呢，什么時(shí)候選擇最大池化、什么時(shí)候選擇平均池化呢。主要用的池化操作有平均池化、最大池化、

    作者： yyy7124
    發(fā)表時(shí)間： 2021-02-24 00:59:40
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  • IoTA.01010033 模型已被其他模型引用

    IoTA.01010033 模型已被其他模型引用 錯(cuò)誤碼描述 模型已被其他模型引用。 可能原因 模型被引用是指模型中的屬性已作為其他模型分析任務(wù)的輸入或輸出，此時(shí)不能刪除被引用的模型。

  • 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算法綜述

    將綜述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算法的發(fā)展及其在實(shí)際應(yīng)用中的應(yīng)用情況。 I. 引言 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化算法是指在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，使智能體能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。優(yōu)化算法的選擇直接影響了模型的性能和訓(xùn)練效率。本文將介紹幾種主流的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型優(yōu)化算法

    作者： Y-StarryDreamer
    發(fā)表時(shí)間： 2024-05-20 14:44:53
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  • 調(diào)測(cè)已接入的模型服務(wù) - 智能體平臺(tái) Versatile

    用戶自主接入的模型服務(wù)，以模型供應(yīng)商維度展示。 平臺(tái)接入的供應(yīng)商模型服務(wù)，以模型供應(yīng)商維度展示。 平臺(tái)預(yù)置：平臺(tái)預(yù)置的免費(fèi)模型服務(wù)。 我的路由策略：用戶自定義創(chuàng)建的路由策略。 DeepSeek-V3-32K 輸出方式 非流式：調(diào)用大語(yǔ)言模型推理服務(wù)時(shí)，根據(jù)用戶問(wèn)題，獲取大語(yǔ)言模型的回答，大語(yǔ)言模型完整生成回答后一次性返回。

  • 淺談深度學(xué)習(xí)Backbone

    力是很強(qiáng)的。在用這些網(wǎng)絡(luò)作為backbone的時(shí)候，都是直接加載官方已經(jīng)訓(xùn)練好的模型參數(shù)，后面接著我們自己的網(wǎng)絡(luò)。讓網(wǎng)絡(luò)的這兩個(gè)部分同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)榧虞d的backbone模型已經(jīng)具有提取特征的能力了，在我們的訓(xùn)練過(guò)程中，會(huì)對(duì)他進(jìn)行微調(diào)，使得其更適合于我們自己的任務(wù)。Neck：是

    作者： QGS
    發(fā)表時(shí)間： 2022-11-27 14:18:53.0
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)元模型、感知機(jī)與多層網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的核心之一，那么它是何時(shí)提出的呢？又是如何實(shí)現(xiàn)”智能“的呢？最近一段時(shí)間在學(xué)習(xí)周志華老師的經(jīng)典書(shū)籍《機(jī)器學(xué)習(xí)》，對(duì)其中的一些重點(diǎn)做了些總結(jié)和一些個(gè)人的理解。如有錯(cuò)誤，還請(qǐng)批評(píng)指正。1、神經(jīng)元模型Kohonen在1988提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元

    作者： xia1111
    發(fā)表時(shí)間： 2020-11-29 14:46:32
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  • 盤古NLP大模型 - 盤古大模型 PanguLargeModels

    在選擇和使用盤古大模型時(shí)，了解不同模型所支持的操作行為至關(guān)重要。不同模型在預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型評(píng)測(cè)、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測(cè)等方面的支持程度各不相同，開(kāi)發(fā)者應(yīng)根據(jù)自身需求選擇合適的模型。以下是盤古NLP大模型支持的具體操作： 表2 盤古NLP大模型支持的能力清單 模型名稱 模型訓(xùn)練 微調(diào)

  • 《深度學(xué)習(xí)入門》筆記 - 08

    20227/31/1659239540190972017.png) 這個(gè)切線的斜率看上去不是0.35的樣子啊，明顯要更陡一下。這是因?yàn)閤軸和y軸的比例不一致而導(dǎo)致的視覺(jué)效果，如果軸的比例之后顯示是這樣的，這樣看上去就對(duì)了 ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud

    作者： 黃生
    發(fā)表時(shí)間： 2022-07-31 05:15:20.0
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  • 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：策略梯度方法

    Gradient），包括策略網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、策略梯度方法的實(shí)現(xiàn)以及模型的訓(xùn)練與評(píng)估。通過(guò)本文的教程，希望你能夠理解策略梯度方法的基本原理，并能夠?qū)⑵鋺?yīng)用到實(shí)際的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中。隨著對(duì)策略梯度方法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的深入理解，你可以嘗試實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的環(huán)境和智能體，以解決更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

    作者： Echo_Wish
    發(fā)表時(shí)間： 2024-06-28 11:12:16
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