(2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding); (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(Deep Belief Nets,简称DBN)。 其主要的思想就是模拟人的神经元,每个神经元接受到信息,处理完...
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统...
While deep learning, machine learning and artificial intelligence (AI) may seem to be used synonymously, there are clear differences.
数字孪生技术: 数字孪生是现实世界系统的虚拟复制品,能够准确反映系统行为,旨在实现自动故障诊断或运行时监控等功能。 人工智能与机器学习: 近年来,人工智能(AI)和机器学习(ML)解决方案在多个学科研究中变得越来越重要,AI在多个不同任务中表现出超越人类的能力。 人工智能与数字孪生的结合: 由于AI和DT系统都需要数据...
DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录。 本章将从浅层神经网络以及深度学习讲起! 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如、w[1]、b[1]示第一层网络的权值和偏置。 2、神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: ...
Machine Learning is a subset of artificial intelligence that helps you build AI-driven applications. Deep Learning is a subset of machine learning that uses vast volumes of data and complex algorithms to train a model. Now, let’s explore each of these technologies in detail. Your AI/...
包括在深度学习早期也是这样的,但是后来深度学习开发出来更多的工具dropout、BN、EarlyStopping等。去解决这个问题使,得深度学习可以做到一个固定不变让另一个变化,也就是可以变化其中的一个而不去伤害另外一个这个方法就是正则化dropout。 上图中的是神经网络中加入正则,其原理和逻辑回归是一样的,将全部的权值加起来...
1、深度学习经典教材-《Deep Learning》Ian GoodfellowYoshua Bengio中英文版 又称花书,深度学习圣经,每一位AI从业者必读的入门书籍。 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习...
[DeeplearningAI笔记]第三章2.4-2.6不匹配的训练和开发/测试数据 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 2.4在不同分布上训练和测试数据 在深度学习时代,越来越多的团队使用和开发集/测试集不同分布的数据来训练模型.下面解释一些方法来处理训练集和测试集存在差异的情况. ...
DeepLearning课程总共五大章节,上一章主要介绍了神经网络的前向/反向传播相关的知识点,本章将从实用层面出发介绍如何配置训练/验证/测试集,如何分析方差&偏差,如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题,如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout),梯度检测。