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初识神经网络——损失函数

损失函数(目标函数)是在网络训练的过程中,用于估量预测值与真实值之间不一致程度的非负值函数,其数值随参数调整而变化。选择正确的目标函数对于解决问题至关重要,网络的目的是使损失尽可能最小化,选择与成功完成当前任务相关的目标函数,才能以其衡量当前任务是否已成功完成。分类问题就如其名,是将数据进行分类,其包括二分类问题与多分类问题。二分类问题可以联系数学中的是非函数,多分类问题则可联系数学中普通的映射。

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#神经网络#机器学习#人工智能
初识神经网络——优化器

随机梯度下降法(SGD)主要是计算损失相对于网络参数的梯度(梯度是张量运算的导数),将权重参数沿着梯度的反方向移动,这即是学习的过程,最终是为减少数据损失。优化器执行的是随机梯度下降的某个变体,决定如何基于损失函数对网络进行更新,是使用损失梯度更新参数的具体方式。在神经网络中,有些层是无状态的,但大多数的层是有状态的,即层的权重。下图所示为沿着一维损失函数曲线的随机梯度下降(一个需要学习的参数)权

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#神经网络#深度学习#机器学习
评估机器学习模型

输入数据点是机器学习的三要素之一,不能训练模型的相同数据上对模型进行评估,原因显而易见,那就是模型在训练数据上的性能始终在提升,但是在前所未有的数据上性能不再变化或者开始下降,这即是模型开始过拟合,而机器学习的目的就是得到可以泛化的模型,即在前所未见的数据上也表现得很好的模型,所以要评估机器学习模型,衡量模型的泛化能力。在可用数据较少的情况下,也可用其他方法,如简单的留出验证、K折验证以及带有打乱

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#机器学习#人工智能#深度学习
元宇宙,人工智能,二者有何联系?

人工智能将贯穿元宇宙整条生态链,从内容生产、分发到应用的整个过程,起到加速内容生产、增强内容呈现、提升内容分发和终端应用效率等的作用。元宇宙定义尚未明确,大多将其定义为一个虚拟空间,其概念最早是出现在1992年的科幻小说《雪崩》,而后在1999年的《黑客帝国》将其概念作品华,直至2018年《头号玩家》,元宇宙真正进入了大众视野。人工智能技术包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理和智能语音等,如果说

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#人工智能
元宇宙,人工智能,二者有何联系?

人工智能将贯穿元宇宙整条生态链,从内容生产、分发到应用的整个过程,起到加速内容生产、增强内容呈现、提升内容分发和终端应用效率等的作用。元宇宙定义尚未明确,大多将其定义为一个虚拟空间,其概念最早是出现在1992年的科幻小说《雪崩》,而后在1999年的《黑客帝国》将其概念作品华,直至2018年《头号玩家》,元宇宙真正进入了大众视野。人工智能技术包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理和智能语音等,如果说

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#人工智能
评估机器学习模型

输入数据点是机器学习的三要素之一,不能训练模型的相同数据上对模型进行评估,原因显而易见,那就是模型在训练数据上的性能始终在提升,但是在前所未有的数据上性能不再变化或者开始下降,这即是模型开始过拟合,而机器学习的目的就是得到可以泛化的模型,即在前所未见的数据上也表现得很好的模型,所以要评估机器学习模型,衡量模型的泛化能力。在可用数据较少的情况下,也可用其他方法,如简单的留出验证、K折验证以及带有打乱

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#机器学习#人工智能#深度学习
推荐一个优秀人工智能(AI)学习网站:Quester AI

Quester AI全方位地整合AI学习资源,对每一个从业者,学习者开放,并且是免费开放。同时,Quester AI努力为AI领域学习者和爱好者大量提供持续的AI开源资源,给大家提供一个方便的,良好的学习平台,使得大家一起学习和进步。

#人工智能#学习
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#人工智能#学习
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