• 干货|模型表现不好怎么办?37条妙计助你扭转局势

    你的神经网络已经跑了12个小时训练,看上去一切都很完美:梯度运转良好,损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟:所有都是0,什么也监测不到。“我哪一步做错了呢?你迷茫地问你的电脑,而电脑却笑而不语。如果你...
    文章 2017-08-01 1121浏览量
  • [转载]Meta Learning单排小教学

    最后,我们可以举一个更形象一点的idea:比如有一个虚拟世界,里面可以生成虚拟人在里面生活,我们的train过程就是让这个虚拟人在里面爱干啥干啥,可以玩比如1年的游戏时间,然后我们的test过程要求这个虚拟人通过...
    文章 2018-10-10 1202浏览量
  • 世界人工智能发展究竟到了什么水平?

    但需要看到,由此类“深度”化要求所带来的整个系统的数学复杂性与数据的多样性,自然会对计算机硬件以及训练用的数据量提出很高的要求。这也就解释了为何深度学习技术在21世纪后才逐渐流行,正是最近十几年以来...
    文章 2020-07-29 2037浏览量
  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    深度学习是机器学习的一个分支,主要指深度神经网络算法,深度神经网络比普通神经网络层次更多,能够更好地捕捉数据中的深层次关系,得到的模型较为准确,主要用来进行特征学习。先别急着晕,我们先来看看神经网络是...
    文章 2017-08-02 3048浏览量
  • 机器学习玩转Flappy Bird全书:六大“流派”从原理到...

    这里所谓DQN(Deep Q-Network),是一个卷积神经网络Q-Learning的变量训练,其输入是原始像素,其输出是估计未来奖励的价值函数。安装环境 Python 2.7或3 TensorFlow 0.7 pygame OpenCV-Python 如何运行?git ...
    文章 2018-01-08 3159浏览量
  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门...

    懂你我心才安息(深度学习入门系列之五)损失函数减肥神经网络调权重(深度学习入门系列之六)山重水复疑无路,最快下降问梯度(深度学习入门系列之七) 8.1 BP神经网络极简史 在神经网络(甚至深度学习)参数训练...
    文章 2017-06-25 37102浏览量
  • 英伟达 DIGITS 进行图像分割(下)

    虽然前两场的内容与本教程并不一致,最后一场的难度比本文高出许多,而且用的是 TensorFlow 而非 Caffe,但这篇教程与 DLI 付费培训的内容已十分接近。感谢三位童鞋朱婷、彭艳蕾与马晓培编译本文花费的心血。教程:...
    文章 2017-08-02 1941浏览量
  • 最简单易懂的GAN(生成对抗网络)教程:从理论到实践...

    其次是生成模型,生成模型要做什么呢,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像,不再是一个数值而已。从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一个是假的...
    文章 2017-08-02 2885浏览量
  • GANs有嘻哈:一次学完10个GANs明星模型(附视频)

    Sequence GANs是一种非常有意思的GAN神经网络,它成功的结合了强化学习、序列学习和GAN。他将序列看作强化学习的决策过程,它将生成器当作一个agent,把判别器当作critic。论文中用蒙特卡洛搜索的策略梯度学习序列。...
    文章 2018-08-10 2062浏览量
  • 提高驾驶技术:GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和...

    不过所有加了随机性产生的样本和原始样本间的cycle-consistency用的还是l1 loss,总觉得这样不是很对劲。当然现在GAN这么热门,其实只要是用了adversarial loss的基本都会取个名字叫XXGAN,也许是可以增加投稿命中率...
    文章 2018-01-23 1260浏览量
  • 2016十大 AI 演讲盘点,大牛们都发表了什么真知灼见?

    2.当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。3.模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。但不久后,在 NIPS 大会的演讲上,LeCun 又将预测学习代替无监督学习一词,认为预测学习不仅能在无监督情况下学习,还能学习...
    文章 2017-08-01 887浏览量
  • 【翻译】最近兴起的扩散模型

    p_\theta\left({x}_{t-1} \mid {x}_t\right)=\mathcal{N}\left(\mu_\theta\left({x}_t,t\right),\Sigma_\theta\left({x}_t,t\right)\right)$\mu_\theta\left({x}_t,t\right)$可以用神经网络学出来,$\Sigma_\theta\...
    文章 2022-11-16 104浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章...

    你可能奇怪为什么我们根据神经网络给出的概率来选择随机的动作,而不是选择最高分数的动作。这种方法使这个点在探索新的行为和利用已知的工作的行动之间找到正确的平衡。举个例子:假设你第一次去餐馆,所有的菜看...
    文章 2018-05-16 2575浏览量
  • 不容错过!作者亲自解读 RealBasicVSR

    那到底能 RealBasicVSR 呢&xff1f;下面这条经典电影片段&xff0c;展示了输入和 RealBasicVSR 输出的对比&xff0c;可以看到 RealBasicVSR 能够对真实视频进行复原&xff0c;提高分辨率&xff0c;改善画质。原文链接&xff1...
    文章 2022-05-09 383浏览量
  • 你的英语为学不好?跟机器翻译比比看

    不久以后,若是你在国外机场被开箱检查,在奥特莱斯拼命找折扣券扫货,或者是开国际会议时看不懂人家讲稿(你这么大老远跑去干啥?都可以拿出手机,轻松点开翻译应用,机器全部帮你搞定。哈哈,再也不用学英语喽!...
    文章 2016-08-31 1118浏览量
  • cs224w(图机器学习)2021冬季课程学习笔记2:...

    【图神经网络】——“斯坦福CS224W”课程笔记&xff08;三&xff09;这篇博文做的是19版课程的笔记&xff0c;主要讲的是motif和graphlet相关概念。这些概念在21版课程中会放到后面讲&xff08;还是在第12章的位置&xff09;xff0c;...
    文章 2022-10-19 88浏览量
  • 提高驾驶技术:GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和...

    从生成式模型的角度,Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法的“家谱”[1]: 在这其中,当下最流行的就是 GAN 和?Variational?AutoEncoder(VAE),两种方法的一个简明示意如下[3]: 本篇不打算展开讲...
    文章 2017-08-02 3700浏览量
  • Tensorflow快餐教程(13)-程序员学深度学习快速入门五...

    说的,这类序列化处理的问题用的一定是RNN,通常都是用LSTM.下面就是用LSTM建模的过程: encoder_inputs=Input(shape=(None,num_encoder_tokens)) encoder=LSTM(latent_dim,return_state=True) encoder_outputs,...
    文章 2018-06-04 2873浏览量
  • 寻找阿登高地——爬虫工程师如何绕过验证码

    面硬刚验证码,想要识别它,是件挺复杂的事,涉及到图像处理技术:二值化,降噪,切割,字符识别算法:KNN(K邻近算法)和SVM(支持向量机算法),再复杂点还要借助CNN(卷积神经网络),还有什么机器学习的。...
    文章 2017-08-02 1576浏览量
  • 不谈高级原理,只用简单的语言来聊聊机器学习

    所有的问题都可以神经网络”来处理&xff0c;但是背后承载算力的硬件成本谁来负担呢&xff1f;我们先从一些基础的概述开始。目前机器学习主要有4个方向。x1f609;经典机器学习算法经典机器学习算法源自1950年代的纯统计...
    文章 2022-06-15 92浏览量
  • 【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— ...

    多年来,人们都是手工在状态中提取并线性组合特征(例如,最近的鬼的距离,它们的方向等)来估计 Q 值,但是 DeepMind 表明使用深度神经网络可以工作得更好,特别是对于复杂的问题。它不需要任何特征工程。用于估计 ...
    文章 2018-07-10 1727浏览量
  • 【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— ...

    多年来,人们都是手工在状态中提取并线性组合特征(例如,最近的鬼的距离,它们的方向等)来估计 Q 值,但是 DeepMind 表明使用深度神经网络可以工作得更好,特别是对于复杂的问题。它不需要任何特征工程。用于估计 ...
    文章 2019-02-14 1540浏览量
  • 大淘宝技术发布首个基于神经渲染的3D建模产品Object ...

    又为何需要用神经网络&xff1f;这个就引出了问题的核心&xff1a;建模成本和自由度。如果想这些专业工具建模&xff0c;首先就需要学习一波。知乎答友「丝路教育」表示&xff0c;只需4个月专业学习&xff0c;就能掌握核心技能。等...
    文章 2021-12-31 1444浏览量
  • 数据科学入门三个月的一些随想

    上课用的参考书是斯坦福大学的Hastie教授的《An Introduction to Statistical Learning》,(但是课上基本没怎么提这本书,因为里面几乎不提数学原理,着重在思想,而课上主要是讲马老师这十多年来在数据科学行业的...
    文章 2018-09-08 1825浏览量
  • 浅谈Logistic回归及过拟合

    在训练神经网络过程中,我们通过梯度下降算法来更新w和b,因此需要计算代价函数对w和b的导数: 然后更新w、b: w<—— w-η*?C/?w=w-η*a*σ′(z) b<—— b-η*?C/?b=b-η*a*σ′(z) 因为sigmoid函数的...
    文章 2016-06-13 2215浏览量
  • 图像基础二(下)

    Yann LeCun是最早将卷积神经网络应用到图像识别领域的&xff0c;其主要逻辑是使用卷积神经网络提取图像特征&xff0c;并对图像所属类别进行预测&xff0c;通过训练数据不断调整网络参数&xff0c;最终形成一套能自动提取图像特征...
    文章 2022-12-29 26浏览量
  • 手把手:我的深度学习模型训练好了,然后要做

    当我们第一次进入Hive的机器学习空间时,针对我们的实际应用场景,我们已经拥有了数百万张准确标记的图像,这些图像使我们能够在一周之内,从头开始训练最先进的深度卷积神经网络图像分类模型(即随机权重)。...
    文章 2018-02-07 9892浏览量
  • 我觉得你在看不起我!计算机硬件设备我还不懂?

    一般商店用的简易型加减乘除计算机、打电话用的手机、开车用的卫星定位系统(GPS)、提款用的提款机(ATM)、你常使用的桌上型个人电脑、可携带的笔记型电脑*等等&xff0c;这些都是计算机&xff01;2、计算机组成原件&xff1f;...
    文章 2022-05-10 65浏览量
  • 2020年,这个算法团队都

    从基于强可解释性要求的树模型算法到基于弱可解释性的深度神经网络模型算法。从离线的算法建模工作到提供在线实时化的算法产品化的服务。从单目标优化的算法问题到多目标带约束优化的算法问题。丰富多彩的应用场景,...
    文章 2021-02-25 2004浏览量
  • Python 数据科学入门教程:机器学习:回归

    你并不一定想要失去所有不错的数据,如果你的样例数据有一些缺失,你可能会猜测真实世界的例也有一些缺失。你需要训练、测试并依赖相同数据,以及数据的特征。最后,我们定义我们需要预测的东西。许多情况下,就像...
    文章 2017-06-17 1054浏览量
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