判别器:逻辑回归的方法,称为discriminative,判别式模型是直接建模,并根据某一数据直接预测 生成器:用Gaussian来描述后验概率这件事,称为generative,生成模型是模型先对联合概率分布P(X,Y)建模,能够学习出联合概率分布,然后由贝叶斯公式得出条件分布P(y|x),进而进行判断。 判别器和生成器所得参数值是不同的,因为生...
模型部署常见的流程为“深度学习框架-->中间表示-->推理引擎”。我们用下图来解释一下这个流程:首先深度学习框架大家应该很熟悉了,如Pytorch、TensorFlow等等,图中以Pytorch为例,我们先使用Pytorch定义了一个网络架构,如resnet,然后将我们采集的数据喂入网络进行训练,得到权重文件;之后我们会将刚刚得到的权重文件转换成...
3.7 从零实现分类模型 经过第3.5节内容的介绍,我们已经清楚了深度学习中分类模型的基本原理,同时也掌握了如何快速通过PyTorch来实现Softmax回归模型。在接下来的这节内容中,笔者将会详细介绍如何从零实现基于多层神经网络的手写体分类模型。 3.7.1 网络结构 在正式介绍实现部分之前,我们先来看一下整个模型的网络结构以及...
深度学习分类模型通常从不同的数据表示功能层开始,以更好地理解输入数据,并不断改进输出性能。此外,为了有效地捕捉数据表示,这些模型可能使用归一化、激活和梯度下降等技术。 深度学习分类模型的优点之一是它们可以将许多变量添加到模型中,从而改善它们的准确性和精度,这是一种灵活的机器学习方法,可以根据应用程序的需要...
halcon深度学习分类有几种可选的模型 halcon简单案例 目录 一、提要 二、必要的算子介绍 2.1 dev_set_draw 2.2 area_center 2.3 orientation_region 三、边缘提取算子 3.1 edges_sub_pix 3.2 get_contour_attrib_xld 四、距离测量项目 4.1 项目描述 4.2 参考代码...
解决深度学习常用分类模型的具体操作步骤,#深度学习常用分类模型深度学习是一种机器学习方法,通过建立多层神经网络模型,可以学习到数据的表征,并利用这些表征进行分类、检测等任务。在深度学习中,有许多常用的分类模型,本文将介绍其中的几种,并结合代码示例进行说明
模型集成 模型集成是提高机器学习项目性能的一种常用技术。通过结合多个模型的预测结果来降低泛化误差，常见...
结合深度学习和自回归特性的新颖时间序列模型。以下是该模型的主要优势:DeepAR在多个时间序列上工作得非常...
深度学习作为机器学习的一个分支,将数据的底层特征组合成抽象的高层特征,其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域发挥了不可替代的作用。 深度卷积神经网络模型 本文根据近年来基于DCNN的图像分类研究发展过程和方向,将深度卷积神经网络模型分为以下4类:
[TOC] 1、DCNN模型 DCNN是由Nal Kalchbrenner[1]等人于2014年提出的一种算法,其利用CNN模型将输入进行卷积操作,并利用K MAX pooling操作,最终将变长的文本序列输出为定长的序列,这种方式能够获取短文本和长文本之间的关系。文章在4个数据集进行了测试。 DC