线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的机器学习算法。它通过拟合一条直线或超平面来预测连续型变量的值。基于最小二乘法，线性回归模型通过最小化实际值与预测值之间的差异来确定最佳拟合线。这种算法在实际应用中非常广泛，如预测房价、销售量等。线性回归的简洁性和直观性，使其成为入门机器学习的首选算法之一。二...
训练神经网络的挑战之一是找到正确数量和质量的训练示例。而且,训练大型AI模型需要大量的计算资源。为了克服这一挑战,许多工程师使用“ 转移学习”(一种培训技术),您可以采用预先训练的模型,并使用针对特定领域的新示例对其进行微调。当已经有一个与您的用例接近的AI模型时,转移学习特别有效。 5、神经网络的好处和局限...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer双向编码器的预训练语言表征模型,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即文本的语义表示,然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调,最终应用于该NLP任务。BERT模型强调不再采用传统的单向...
模型构建:使用多个1D卷积层和最大池化层构建DeepTCN模型,可以使用深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等来构建模型。 模型训练:使用训练数据集对DeepTCN模型进行训练,并通过损失函数(如MSE、RMSE等)来度量模型的预测性能。在训练过程中,可以使用优化算法(如SGD、Adam等)来更新模型参数,并使用批量归一化和DeepTCN等技术来...
下面在传统算法的基础上,重点分析深度学习算法在行为识别中的落地。在人体行为识别过程中主要遇到以下几方面的挑战: 1) 类内和类间数据的差异:对于很多动作,它们本身就具有很大的差异性,例如不同人物或者不同时刻的行走动作在速度或者步长都可能具有差异.不同动作之间又可能具有很大的相似性.例如KTH数据库中的慢跑和...
优化算法是一个超参数,一个优化算法不是适合所有损失函数的,没有哪个优化算法是绝对的好或绝对的坏,是要根据损失函数判断的。神经网络都是使用梯度下降这一思想来进行多次迭代,直至满足终止迭代的条件。深度学习的优化算法也是基于梯度下降法这一基础进行发散的。
Embedding 的应用使得深度学习算法有了强有力的离散特征处理能力,MLP(多层感知机)使得算法有了强大的非线性拟合能力。两者的配合使用,模型的拟合能力大大超越了使用 0-1 离散特征的 LR 模型。Embedding + MLP 的网络结构也成为了当前深度学习推荐算法的基础结构。
DeepFM 模型 在Wide & Deep 模型的深度模块中,DNN 模块可以自动学习特征之间的高阶交互关系。然而,它并不能保证学习到良好的低阶特征交互。 同时,宽度模块可以通过人工提取交叉特征的方式引入部分的低阶特征交互关系,但是人们依旧不能期望能通过手工枚举的形式罗列所有有效的特征组合。
关键点一：根据算法，怎么样构造一个好的学习准则来帮我们训练网络。关键点二：怎么用深度神经网络模型帮助我们更好的去训练。Moment-Matching DGMs 我们在学习implicit模型的时候GAN不是唯一的方法。我们还有Moment-matching这一经典方法。一个简单的变量通过神经网络。可以用relu这种卷积网络或者用其他网络。经过变化之后...
2023年12月7日,2023AIIA人工智能十大先锋应用案例在中国人工智能产业发展联盟(AIIA)第十次全体会议上正式发布,由上海商汤善萃医疗科技有限公司、复旦大学基础医学院申报的案例“基于深度学习算法模型的抗原-抗体中和效应预测”成功入选。 案例简介...