遷移學習全面指南:概念、應用、優勢、挑戰
作者:Dipanjan (DJ) Sarkar 編譯:weakish 導言 人類具備在任務間遷移知識的內在能力。我們在學習一件任務時獲取的知識,可以用來解決相關任務。任務越是相關,我們遷移
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“損失函式減肥用,神經網路調權重” 在上一講中,由於感知機不能解決“異或”問題,明斯基並無惡意卻把AI冷藏了二十載。但是 解決“異或”問題,其實就是能否解決非線性可分問題。如何來解決這個問題呢???
# 學習目標,實現一個二分類具有一個隱藏層的神經網路,使用一個例如tanh的非線性啟用函式 # 計算交叉熵損失函式,實現前向和反向傳播 # 首先我們匯入需要的包 import numpyas
感恩節來臨,生活節奏終於緩慢下來。紐約長島天空一片湛藍,豔陽高照,滿地碎金。這一階段,老顧收到很多讀者來信,大多詢問深度學習和最優傳輸理論的關係,很多問題反映出讀者的深度思考和獨特見解。恰逢老顧也在研究生課堂
京東資料團隊曾經出了一片關於對話系統的論文《A Survey onDialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers(智慧對話系統調查:前沿與進展)》,全文引
這是一篇關於使用 PyTorch 框架進行深度學習的教程,讀完以後你可以輕鬆地將該框架應用於深度學習模型。 今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,該框架集成了谷歌雲、AWS和 Az
視覺中國 在近日結束的“黑色星期五”搶購大戰中,你用信用卡在境外網站為自己買下一個心儀已久的包。 幾秒後,信用卡開戶銀行給你打來電話。“剛剛您的信用卡有一筆××美元的消費,請問是您本人嗎?”
編者按:本文轉自 新智元 (ID:AI_era),編輯:文強,36氪經授權轉載。 日前,斯坦福大學釋出了DAWNBenchmark最新成績,在影象識別(ResNet50-on-ImageNet,93%以
很快又一年過去了。 自學音訊演算法也近一年了。 不記得有多少個日日夜夜, 半夜醒來,就為驗證演算法思路。 一次又一次地改進和突破。 傻逼樣的堅持,必然得到牛逼樣的結果。 這一年,主要扎音
本文由王亮發表 某客戶大資料測試場景為:Solr類似畫像的資料查出使用者標籤——通過這些標籤在HBase查詢詳細資訊。以上測試功能以及效能。 其中HBase的資料量為500G,Solr約5T。資料均需要
在過去的一年多中,ONNX 這種「通用」的神經網路交換格式已經有了很長遠的發展,用不同框架編寫的模型可以在不同的平臺中流通。在這次研討會中,我們確切地感受到了這一點,因為開源社群圍繞著 ONNX 介紹了很多優
編者按:統計學習兩本經典書籍,ESL和ISLR,建議先閱讀ISLR,再閱讀ESL,並用R語言做時間,以理解統計學習(SL)的理論和方法。 早在計算機出現之前,統計學就出現了。如果情況正好相反,
最近,亞馬遜的AI專家阿斯頓·張,李沐等合著的新書《動手學深度學習》引起了人工智慧領域的諸多關注,該書的線上預覽版本已經公開,因此能夠提前拜讀。感興趣的讀者可以直接下載對應的 PDF 版本,也可通過其在Git
image 大資料文摘出品 編譯:劉思佳、張秋玥、雲舟 這是一個競爭極為激烈的列表! 因為這是從2017年1月至12月期間釋出的最佳開源機器學習庫、資料集
5.1 網之初,感知機 我們知道,《三字經》裡開篇第一句就是:“人之初,性本善”。那麼對於神經網路來說,這句話就要改為:“網之初,感知機”。感知機( Perceptrons