深度學習入門--引數更新的優化
神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題,解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中,引數的數量非常龐大,最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度
神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題,解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中,引數的數量非常龐大,最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度
對於日益嚴重的假新聞問題,不同的研究團隊正在利用 AI 技術去更準確的判定和甄別假新聞。但技術是相對的,另一方面,在暗處,也有著另一波人在不斷用 AI 技術生產假新聞、假評論。 今年的愚人節,你收到假新聞了
簡介 圖片.png Python深度學習專案 使用Python和Keras掌握深度學習和神經網路架構的富有洞察力的專案 主要特點 探索跨計算機
本文是王喆在 AI 前線 開設的原創技術專欄“深度學習 CTR 預估模型實踐”的第三篇文章(以下“深度學習 CTR 預估模型實踐”簡稱“深度 CTR 模型”)。回顧王喆老師過往精彩文章: 《重讀 Youtub
神經網路的學習是指從訓練資料中自動獲取最優權重引數的過程,損失函式就是用來衡量神經網路的學習的程度,學習的目的就是以該損失函式為基準,找出能使它的值達到最小的權重引數。 從資料中學習 神經網
【 獵雲網 (微信:)北京】3月25日報道(文/呂夢) 獵雲網今日獲悉,人工智慧領域的傑出專家寧華中博士已於近日加入文遠知行WeRide,擔任感知團隊執行總
文遠知行WeRide重磅宣佈,人工智慧領域的傑出專家寧華中博士已於近日加入文遠知行,擔任感知團隊執行總監,全面負責感知系統整體技術規劃及團隊管理。 “作為技術人員,面對無人駕駛這滾滾潮流,你不能站
想要高效地實現神經網路,離不開numpy多維陣列的運算。 一維陣列 先介紹numpy一維陣列: In [1]: import numpy as np In [2]: A=np.arr
李根 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI AI安防新勢力澎思科技,又有新進展。 今日(3月19日),澎思科技宣佈前松下新加坡研究院副院長申省梅為首席科學家,同時宣佈成立澎思新加坡研
1. 版權宣告 請尊重作者的智慧財產權,版權所有,翻版必究。 未經許可,嚴禁轉發內容! 請大家一起維護自己的勞動成果,進行監督。 未經許可, 嚴禁轉發內容! 2018.6.27 TanJiyong
深度學習好處多多,但構建起來卻有些令人痛苦。為此,本文提供了一份詳盡的教程來教你快速構建自己的深度學習環境。不僅教你利用現有資源快速搭建深度學習模型,還一步步列出瞭如何通過雲平臺搭建自己的深度學習環境。 引
本文已投中心公眾號。特徵工程是機器學習成敗的關鍵一步,其意義一點都不比模型低。巨集觀層面來說,模型水平決定了機器學習的上限,特徵工程水平決定了能接近上限多少。而對於具體問題層面,特徵工程水平決定了機器學習在這個
我是從初一開始用思維導圖,不管學習任何知識都用,到現在15年。但我是在研究深度學習後才真正明白它的原理,因為 思維導圖和人工智慧的深度學習原理一樣。 如果我學其他專業的話,恐怕我一輩子都不知道原理。所以非機器
自從18年10月底開始課餘在導師的公司實習,不知不覺入坑機器學習和深度學習已經小半年時間。目前的主要方向是NLP和資料探勘。 這期間接觸了許多新的知識,見識了火熱的深度學習的魅力和實際應用,也認識了很多浙大
前面討論過LSTM的預測模型,同學們百度也好,科學谷歌也好,能找到的LSTM的模型無非是在討論模型本身,無非Seq2Seq、Seq2one等等各種,或者再加上Attention機制等等。總之