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。 一、训练/验证/测试集(Train/dev/test/...
题图:quino-al-137872-unsplash 这是第 200 篇原创建议阅读时间:5~20分钟 1 统计翻译模型(SMT) 斯坦福大学的 cs224 自然语言处理课程笔记,接着介绍 NLP 与deep learning 结合出现的两个非常重要模型: seq2seq 和 seq2seq with attention. 通过此篇推文先初步形成对它们的一个感性认识,知道这两个模型是怎么回事...
《Python深度学习》(Python Deep Learning),斋藤康毅著 《深度学习实战》(Deep Learning with Python),Francois Chollet著 《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning),李沐、Aston Zhang等著 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》:这是一本适合初学者的入门书籍,由日本深度学习研究者斋藤康毅编写,书中使用Pytho...
parameters, v = update_parameters_with_momentum(parameters, grads, v, beta, learning_rate) elif optimizer == "adam": t = t + 1 # Adam counter parameters, v, s = update_parameters_with_adam(parameters, grads, v, s, t, learning_rate, beta1, beta2, epsilon) # Print the cost every...
深度学习(Deep Learning) 深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点,是试图模仿大脑的神经元之间传递,处理信息的模式。最典型的的应用有计算机视觉和自然语言处理(NLP)。显然,深度学习是与机器学习中的神经网络是强相关,神经网络也是其主要的算法...
DeepLearning.ai学习笔记汇总本周我们将学习如何配置训练/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。 一、训练/验证/测试集(Train/dev/test sets)
The applications of this technology are truly so far reaching that the new mantra, of Deep Learning in Every Software, may well become a reality within this decade.Through our intelligent algorithms, cloud infrastructure and partnerships with leading organizations such as NVIDIA and OpenAI, we ...
一、调试处理 week2中提到有如下的超参数:α hidden units mini-batch size β layers learning rate decay \(β_1,β_2,ε\) 颜色
DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 一、训练/验证/测试集(Train/dev/test sets) 一般来说为了充分利用已有数据以及让模型预测的更加一般化,通常将数据划分成训练/验证/测试集,划分比例一般为60%-20%-20%。
Fugaku recently took 1st place for CosmoFlow, one of the key MLPerf HPC benchmarks for deep-learning training. There are plenty of good reasons to start using oneDNN to optimize your AI workloads. Here are a few resources on how to use this library: Get Started with oneDNN Developer ...