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深度学习理论篇之 ( 十二) -- 降维之池化

科普知识机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结...

#神经网络#网络#算法 +1
深度学习实战篇之 ( 十五) -- TensorFlow之GoogLeNet

科普知识AAAI的英文全称是 the Association for the Advance of Artificial Intelligence,中文意思是国际先进人工智能协会。国际先进...

#人工智能#深度学习#机器学习 +2
深度学习理论篇之 (五) -- 梯度下降算法的数学推导

温标是为了保证温度量值的统一和准确而建立的一个用来衡量温度的标准尺度。温标是用数值来表示温度的一套规则,它确定了温度的单位。各种温度计的数值都是由温标决定的。温度这个量比较...

#算法#人工智能#深度学习 +2
深度学习理论篇之 ( 十三) -- LetNet-5之风起云涌

科普知识对于深度学习或机器学习模型而言,我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合(训练误差),同时也希望它可以对未知数据集(测试集)有很好的拟合结果(泛化能力),所产生的测试误差被称为泛化误...

#神经网络#网络#机器学习 +1
深度学习实战篇之 ( 十二) -- TensorFlow之LetNet-5

科普知识在神经网络中,当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率,即随着隐藏层数目的增加,分类准确率反而下降了。这种现象叫做消失的梯度问题。解决方案:预训练加微调, 梯度剪切、正则, ...

#网络#神经网络#深度学习 +2
深度学习实战篇之 ( 十二) -- TensorFlow之LetNet-5

科普知识在神经网络中,当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率,即随着隐藏层数目的增加,分类准确率反而下降了。这种现象叫做消失的梯度问题。解决方案:预训练加微调, 梯度剪切、正则, ...

#网络#神经网络#深度学习 +2
深度学习理论篇之 (七) -- 反向传播

科普知识BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系:一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是...

#神经网络#算法#人工智能 +2
深度学习实战篇之 ( 十八) -- Pytorch之SeNet

科普知识注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力,即敏锐度(Acuity),只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源,人类需要选择视觉区域...

#深度学习#pytorch#人工智能 +2
深度学习实战篇之 ( 十八) -- Pytorch之SeNet

科普知识注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力,即敏锐度(Acuity),只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源,人类需要选择视觉区域...

#深度学习#pytorch#人工智能 +2
深度学习实战篇之 ( 十八) -- Pytorch之SeNet

科普知识注意力机制(Attention Mechanism)源于对人类视觉的研究。在认知科学中,由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力,即敏锐度(Acuity),只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源,人类需要选择视觉区域...

#深度学习#pytorch#人工智能 +2
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