深度学习:深度学习(Deep Learning)是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 单层感知机:(PLA)单层感知器的思路是模拟大脑中单个神经元的工作方式:激活与否。感知器接收多个输入信号,如果输入信号...
它与 sigmoid 函数是很类似的,唯一的区别就是输出被归一化为总和为 1。Sigmoid 函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出,但是如果我们有一个多类分类问题,softmax 函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单,而这可以将其解释为概率。 以这种方式来操作的话,我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像...
batch:一般翻译为“批次”,表示一次性输入模型的一组样本。在神经网络的训练过程中,训练数据往往是很多的,比如几万条甚至几十万条——如果我们一次性将这上万条的数据全部放入模型,对计算机性能、神经网络模型学习能力等的要求太高了;那么就可以将训练数据划分为多个batch,并随后分批将每个batch的样本一起输入...
这也导致了传统的机器学习可以在低端机器上运行,而深度学习算法则在很大程度上依赖于 GPU,因为深度学习算法本质上是做大量的矩阵乘法运算,而使用 GPU 可以有效地优化这些运算过程。 另一个最大的区别是,可解释性。深度学习最优秀的地方就是它的表现往往超出了人类的期盼,但人类却只清楚它的大体组成结构和学习过程,...
深度学习的名词解释 技术标签:神经网络网络卷积 神经网络基础 1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样,神经元形成神经网络的基本结构。想象一下,当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时,我们一般会处理它,然后生成一个输出。类似地,在神经网络的情况下,神经元接收输入,处理它并产生...
【583】深度学习名词解释 2829 参考:"sample", "batch", "epoch" 分别是什么? Sample: 样本,数据集中的一个元素,一条数据。 例1:在卷积神经网络中,一张图像是一个样本。 例2:在语音识别模型中,一段音频是一个样本。 Batch: 批,含有N个样本的集合。每一个 batch 的样本都是独立并行处理的。在训练时,...
【深度学习】名词解释 技术标签:深度学习神经网络参数解释 人工智能的热度逐渐上升,身边许多人都投身于这方面开始学习,所以最近我也研究了些深度学习方面的知识,在刷完了网易云Andrew Ng的课程之后就流浪在github与csdn中,虽然了解了基本原理但是感觉自己动手建立模型还是有些难度的。 在学习的过程中我会发现有几个关键...
深度学习、名词解释(正在扩展~) 1.IOU(Intersection over Union) -交并比 IOU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。在PASCAL VOC challenge中经常使用该标准。 一般在HOG + Linear SVM object detectors 和 Convolutional Neural Network detectors (R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, etc.)中使用该...
深度学习名词解释,#深度学习名词解释实现流程##1.简介深度学习是一种机器学习方法,它模仿人脑神经元之间的连接方式,通过建立多层神经网络来实现对大规模数据的学习和分析。在本文中,我将教你如何实现一个深度学习名词解释系统,以帮助你更好地理解深度学习领域的术语。#
Caffe 是由伯克利大学视觉和学习中心开发的一种深度学习框架。在视觉任务和卷积神经网络模型中,Caffe应用较多。 十五、分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss) 分类交叉熵损失也被称为负对数似然(negative log likelihood)。这是一种用于解决分类问题的流行的损失函数,可用于测量两种概率分布(通常是真实标签和预测...