同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(ConvoluTIonalneural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(DeepBelief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。 讨论深度学习,肯定会讲到...
深度学习是机器学习的一个子集,它本质上是一个三层或更多层的神经网络,虽然单层的神经网络仍然可以进行近似预测,但额外的隐藏层可以帮助优化和改进准确性。 深度学习驱动了许多人工智能 (AI)应用程序和服务,这些应用程序和服务可提高自动化、执行分析和物理任务而无需人工干预。 深度学习技术支持日常产品和服务(例如数字...
现货 深度学习:基础和概念Deep Learning: Foundations and Concepts 英文原版 进口原版图书,现货速发 作者:ChristopherM.Bishop出版社:Springer出版时间:2023年11月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥985.00 配送至 上海 至北京市东城区 服务 由“书之源外文图书”发货,并提供售后服务。
深度学习在表示学习上加入了隐藏层,从而达到提取不能被观察到的特征同时不需要人为干预的结果 例子:多层感知机(MLP) 1.3 历史 1.3.1 控制论(Cybernetics) 控制论是指通过模拟人脑的方式制造人工神经网络(ANNs), 这些模型大多是**线性模型**,即根据一些特征和权重来线性组合求结果。历史上有众多权重的计算方法 例子...
深度学习 定义:很多层的神经网络(层数多到可以用deep形容,所以叫深度学习,即deep learning)构筑的模型,称为深度学习。 特点:多层,前向计算,反向传播。 所以深度学习是神经网络的一个分支,因为近年来算力发展,网络层数与参数量的突破,已经很少有浅层训练的模型了。
如果对卷积计算没有概念的可以看本博主的上篇文章深度学习入门基础CNN系列——卷积计算 一、感受野(receptive field) 这里先给出概念,感受野:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野(receptive field)。
二、深度学习训练模型基础 深度学习训练模型笔者也是刚刚开始,笔者这次用的模型是多层LSTM+FC,主要用于时间序列(故障信号)的分类,这次讲的主要是一些如何控制过拟合和如何提高训练的速度。 1 提高GPU的利用率 GPU的利用率高低对于合理利用GPU很重要,在训练模型时,非常有必要将利用率提高到80%以上,主要有两个方法: ...
两个向量的点积结果是一个标量。向量和矩阵（矩阵乘法）的点积在深度学习中是最重要的运算之一 Hadamard 积 Hadamard 积是元素之间的乘积，并得出一个向量。从下图可以看出来 Hadamard 积就是将向量对应元素相乘积。y = np.array([1,2,3])x = np.array([2,3,4])y * x = [2, 6, 12]向量场 向量场...
1、基础概念:探索人工智能的基础概念,涵盖机器学习、深度学习、神经网络等,旨在帮助学习者建立对人工智能领域的初步认知。 2、算法和技术:深入研究常用的人工智能算法和技术,包括分类、聚类、图像处理、自然语言处理等,以使学习者能够掌握实际应用的 - AI小悟空于2024
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