構建深度神經網路的小建議

阿新 • • 發佈：2019-01-06

點選開啟連結

一位ML工程師構建深度神經網路的實用技巧

從動力學角度看優化演算法SGD：一些小啟示

點選開啟連結

閱讀筆記：

1. 條件允許情況下，在使用SGD時，開始使用小batch size和大學習率，然後讓batch size 慢慢增加，學習率慢慢減少。

2.Momentum加速為‘越過’不那麼好的極小值點提供了來自動力學的可能性。

構建深度神經網路的小建議

點選開啟連結一位ML工程師構建深度神經網路的實用技巧從動力學角度看優化演算法SGD：一些小啟示點選開啟連結閱讀筆記： 1. 條件允許情況下，在使用SGD時，開始使用小batch size和大學習率，然後讓batch size 慢慢增加，學習率慢慢減少。

瑞克斯平臺構建深度神經網路模型

網易有道公司上線一款“AI+口語練習”應用——有道口語，上線一週便榮登蘋果App Store新鮮APP推薦榜。有道口語定位於全年齡段的英語學習人群，旨在解決英語口語學習者“不敢說、不地道”痛點，基於有道自研的AI口語訓練產品，提供AI 語音評測及打分，通過場景的

【火爐煉AI】深度學習003-構建並訓練深度神經網路模型

【火爐煉AI】深度學習003-構建並訓練深度神經網路模型 (本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面我們講解過單層神經網路模型，發現它結構簡單，難以解決一些實際的比較複雜的問題，故而現

基於深度神經網路的embeddding來構建推薦系統

在之前的部落格中，我主要介紹了embedding用於處理類別特徵的應用，其實，在學術界和工業界上，embedding的應用還有很多，比如在推薦系統中的應用。本篇部落格就介紹瞭如何利用embedding來構建一個圖書的推薦系統。本文主要譯自《Building a Recommendation S

吳恩達Coursera深度學習課程 deeplearning.ai (5-1) 迴圈序列模型--程式設計作業(一)：構建迴圈神經網路

Part 1: 構建神經網路歡迎來到本週的第一個作業，這個作業我們將利用numpy實現你的第一個迴圈神經網路。迴圈神經網路(Recurrent Neural Networks: RNN) 因為有”記憶”，所以在自然語言處理(Natural Languag

#####好好好好####Keras深度神經網路訓練分類模型的四種方法

Github程式碼： Keras樣例解析歡迎光臨我的部落格：https://gaussic.github.io/2017/03/03/imdb-sentiment-classification/ (轉載請註明出處：https://gaussic.github.io) Keras的官方E

估算深度神經網路的最優學習率

學習率如何影響訓練？深度學習模型通常由隨機梯度下降演算法進行訓練。隨機梯度下降演算法有許多變形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。這些演算法都需要你設定學習率。學習率決定了在一個小批量（mini-batch）中權重在梯度方向要移動多遠。如果學習率很低，訓練會變得更

深度學習資料整理（深度神經網路理解）

https://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/25192155 近這兩年裡deep learning技術在影象識別和跟蹤等方面有很大的突破，是一大研究熱點，裡面涉及的數學理論和應用技術很值得深入研究，這系列部落格總結了

深度神經網路的多工學習概覽(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)

譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標準值，還是企業KPI。為了達到這個目標，我們訓練單一模型或多個模型集合來完成指定得任務。然後，我們通過精細調參，來改進模型直至效能不再

基於深度神經網路的說話人嵌入式端到端揚聲器驗證

DEEP NEURAL NETWORK-BASED SPEAKER EMBEDDINGS FOR END-TO-END SPEAKER VERIFICATION 基於深度神經網路的說話人嵌入式端到端揚聲器驗證 David Snyder *，Pegah Ghahremani，

一種利用語音深度神經網路進行語音識別的新方案

A NOVEL SCHEME FOR SPEAKER RECOGNITION USING A PHONETICALLY-AWARE DEEP NEURAL NETWORK Yun Lei Nicolas Scheffer Luciana Ferrer Mitchell McLaren 美國加

深度神經網路，適用於小型指令碼文字相關的語音驗證

DEEP NEURAL NETWORKS FOR SMALL FOOTPRINT TEXT-DEPENDENT SPEAKER VERIFICATION d-ivector系統優於i-ivector系統。我們還嘗試了DNN培訓的不同配置。如果沒有maxo

【電腦科學】【2016】【含部分原始碼】深度神經網路及其實現

本文為捷克布拉格查理大學（作者：Bc. Ján Vojt）的碩士論文，共104頁。深度神經網路是一種有效且通用的模型，能夠完成各種各樣的任務。本文主要研究了三種不同型別的深度神經網路——多層感知器、卷積神經網路和深度置信網路。所有討論的網路模型都是在並行硬體上實現的，並且針對網路

深度神經網路-keras-調參經驗

keras搬磚系列-調參經驗 1，觀察loss勝於觀察準確率，loss設計要比較合理，對比訓練集和驗證集的loss 2，relu可以很好的防止梯度彌散的問題，當然最後一層啟用函式儘量別用relu，如果分類則用softmax 3，BatchNorm 可以大大加快訓練速度和模型的

對基於深度神經網路的Auto Encoder用於異常檢測的一些思考

一、前言現實中，大部分資料都是無標籤的，人和動物多數情況下都是通過無監督學習獲取概念，故而無監督學習擁有廣闊的業務場景。舉幾個場景：網路流量是正常流量還是攻擊流量、視訊中的人的行為是否正常、運維中伺服器狀態是否異常等等。有監督學習的做法是給樣本標出label，那麼標

用深度神經網路搭建馬賽克神器，高清無碼效果感人

目錄專案背景適用範圍使用方法專案背景相信一提起馬賽克這個東西，不少小夥伴都痛心疾首，雖然最近幾年也頻繁傳出有在研發去除馬賽克的軟體，一直沒有成品問世。不過最近一位程式設計師及經過不斷努力終於完成了這款軟體。據悉這位程式設計師“deeppomf

神經網路6_CNN(卷積神經網路)、RNN(迴圈神經網路)、DNN(深度神經網路)概念區分理解

sklearn實戰-乳腺癌細胞資料探勘(部落格主親自錄製視訊教程，QQ：231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm

深度神經網路優化論文總結

1、HanS, Mao H, Dally W J. Deep Compression: Compressing Deep NeuralNetworks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding[J].Fiber, 2015,

深度神經網路

深度神經網路摘要：深度學習是近年來計算機人工智慧領域非常火的研究方向，其相比傳統的淺層機器學習而言能夠挖掘出更多隱含的特徵。深度學習現如今已經廣泛的應用與計算機視覺、自然語言處理等領域，因此作為計算機專業人工智慧的學習者，學習和研究深度學習是一項必修課。神經網路作為作為深度學

構建深度神經網路的小建議

從動力學角度看優化演算法SGD：一些小啟示

相關推薦