檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
型的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)(stacked auto-encoder network)模型等，下面對這些模型進行描述。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 在無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練出現(xiàn)之前，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常困難
啟動界面程序： python ui_main.py 總結(jié) 本項目基于深度學(xué)習(xí)目標檢測算法 YOLOv8，構(gòu)建了一個完整的道路裂縫智能識別系統(tǒng)，融合了高精度檢測模型、圖形界面操作、可復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練流程和多輸入數(shù)據(jù)支持，具備極強的實用性與工程推廣價值。 系統(tǒng)亮點如下： ?? 高性能模型：基于 YOLOv8
學(xué)習(xí)步長$\alpha$是一個很重要的參數(shù)。 如果太小，算法會收斂的很慢。 如果太大，容易造成算法不收斂，甚至發(fā)散。 自變量的標準化，和因變量的中心化，是建立深度學(xué)習(xí)模型常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 他們的好處，是不僅可以讓梯度下降法的數(shù)值表現(xiàn)的更加穩(wěn)定，還有助于我們找到合適的初始值和步長。
這兩個算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的是建立輸入層與輸出層之間的關(guān)系，進而利用建立的關(guān)系得到預(yù)測值。通過增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層與輸出層之間較復(fù)雜的關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是擁有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們通過正向傳播算法得到預(yù)測值，并通過反向傳播算法得到參數(shù)梯度，然后利用梯度下
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 我們常常用深度學(xué)習(xí)這個術(shù)語來指訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。有時它指的是特別大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是什么呢？在這個文章中，我會說一些直觀的基礎(chǔ)知識。讓我們從一個房價預(yù)測的例子開始說起。 假設(shè)你有一個數(shù)據(jù)集，它包含了六棟房子的信息。所以，你
署模型。 2、深度學(xué)習(xí)計算服務(wù)平臺實施交付結(jié)合智算服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)等硬件環(huán)境，設(shè)計深度學(xué)習(xí)計算服務(wù)平臺部署架構(gòu)，并根據(jù)用戶要求完成深度學(xué)習(xí)平臺軟件的調(diào)試、安裝和部署，保證軟件功能長期穩(wěn)定運行，包括設(shè)備安裝、環(huán)境配置、網(wǎng)絡(luò)配置、安裝部署、功能測試等。 3、深度學(xué)習(xí)計算服務(wù)平臺運行
1)，這2個點在2條決策邊界線之外。 因此，在此基礎(chǔ)上，隱藏層到輸出層的logistic模型就可以把其分開了：從這個例子可以看到，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以先通過隱藏層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不同特征，再根據(jù)隱藏層得到的特征做出更好的預(yù)測。也就是說通過增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層和因變量之間更復(fù)雜的關(guān)系；而不通過隱藏
向量回歸（vector regression）：算法需要預(yù)測不止一個標量質(zhì)量。一個很好的例子當(dāng)你試圖識別圖片中魚的位置邊界框時。為了預(yù)測邊界框，您的算法需要預(yù)測表示正方形邊緣的4個標量。· 批（batch）：大多數(shù)情況下，我們在稱為批的輸入樣本集上訓(xùn)練我們的算法。取決于GPU的內(nèi)存，批尺寸一般從
展示了人工智能的演進，也體現(xiàn)了其在系統(tǒng)性思維上的挑戰(zhàn)。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我學(xué)習(xí)了有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等概念。特別是強化學(xué)習(xí)，它通過獎勵和懲罰機制進行學(xué)習(xí)，非常適合棋類游戲。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類算法，讓我意識到它在日常生活中的廣泛應(yīng)用，比如超市貨架的商品擺放。
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。采用無標定數(shù)據(jù)（有標定數(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無監(jiān)督訓(xùn)練過程，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)過程。具體的，先用無標定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
所需數(shù)據(jù)量機器學(xué)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，這是因為深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解。3、執(zhí)行時間執(zhí)行時間是指訓(xùn)練算法所需要的時間量。一般來說，深度學(xué)習(xí)算法需要大量時間進行訓(xùn)練。這是因為該算法包含有很多參數(shù)，
hashcode()方法是根據(jù)對象的內(nèi)存地址經(jīng)哈希算法得來的，所以 stu1 != stu2，故兩者的 hashcode 值不一定相等。根據(jù) hashcode 的規(guī)則，兩個對象相等其 hash 值一定要相等，矛盾就這樣產(chǎn)生了。上面我們已經(jīng)解釋了為什么要使用 hashcode 算法，所以即使字面量相等，但是產(chǎn)生兩個不同的
我們使用反向傳播作為一種策略來避免多次計算鏈式法則中的相同子表達式。由于這些重復(fù)子表達式的存在，簡單的算法可能具有指數(shù)運行時間?，F(xiàn)在我們已經(jīng)詳細說明了反向傳播算法，我們可以去理解它的計算成本。如果我們假設(shè)每個操作的執(zhí)行都有大致相同的開銷，那么我們可以依據(jù)執(zhí)行操作的數(shù)量來分析計算成
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2006.15437推薦原因該論文介紹的工作是致力于預(yù)訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期GNN能夠學(xué)習(xí)到圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征信息，從而能幫助標注數(shù)據(jù)較少的下游任務(wù)。 論文已經(jīng)被KDD 2020 收錄。文章提出用生成模型來對圖分布進行建模，即
S3 圖表，eg：Neo4J 文檔存儲，eg：MongoDB 基于列存儲，eg：Cassandra51、為什么用MongoDB？ 架構(gòu)簡單 沒有復(fù)雜的連接 深度查詢能力，MongoDB支持動態(tài)查詢 容易調(diào)試 容易擴展 不需要轉(zhuǎn)化/映射應(yīng)用對象到數(shù)據(jù)庫對象 使用內(nèi)部內(nèi)存作為存儲工作區(qū)，以便更快的存取
所謂“ 機器學(xué)習(xí)” ， 是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學(xué)習(xí)”作為“機器學(xué)習(xí)”的一個**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， 從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)是分步驟來進行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來結(jié)果的最優(yōu)解；
線性回歸模型相當(dāng)于下面的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它沒有隱藏層、輸出層只有1個節(jié)點，激活函數(shù)是線性函數(shù)。使用 tf.keras.models.Sequential()構(gòu)建模型使用 model.compile() 設(shè)置優(yōu)化方法、損失函數(shù)、評價指標 （損失函數(shù)的值即 訓(xùn)練誤差；評價指標的值即
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立好了之后，必然要進行模型的評估來了解神經(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，模型誤差可以進一步分為兩個類型： 假陽性率， FPR False Positive Rate
L2懲罰法也是一個經(jīng)典的正則化方法。 它是在原有損失函數(shù)的基礎(chǔ)上，在構(gòu)造一個新的損失函數(shù)。（帶有懲罰項 是一個超參數(shù)）模型集成（model ensemble)可以提供模型的預(yù)測準確度，思想就是， 先訓(xùn)練大量結(jié)構(gòu)不同的模型，通過平均、或投票方式綜合所有模型的結(jié)構(gòu)，得到最終預(yù)測。在實際中，有較大限制，原因很簡單，
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)集是機器學(xué)習(xí)文獻中常用的數(shù)據(jù)。因變量（0~9）用獨熱碼表示，比如數(shù)字8的獨熱碼為（0 0 0 0 0 0 0 0 1 0）數(shù)字2的讀熱碼為（0 0 1
