近年来,深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)的结合为AI带来了性的突破。这种结合不仅提升了AI系统的表现,还扩展了其应用范围,影响了从图像识别到自然语言处理等多个领域。 1. 深度学习的突破 1. Breakthroughs in Deep Learning 1.1 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs) Deep Neural Netw...
If the loss function outputs a high number, developers use gradients in deep learning to optimize the algorithm. Source: Unsplash Since the result is also highly dependent on the right focus areas of input data, AI engineers can also apply attention in deep learning. The latter helps highlight...
这三个点是Deep Learning Algorithm的精髓,我在上一篇文章中也有讲到,其中第三部分:Learning Features Hierachy & Sparse DBN就讲了如何运用Sparse DBN进行feature学习。 4. Deep Learning 经典阅读材料: The monograph or review paperLearning Deep Architectures for AI(Foundations & Trends in Machine Learning, 2009...
Comments from Xinwei: 最近的一个课题发展到与深度学习有联系,因此在高老师的建议下,我仔细看了下深度学习的基本概念,这篇综述翻译自http://deeplearning.net,与大家分享,有翻译不妥之处,烦请各位指正。 查看最新论文 Yoshua Bengio, Learning Deep Architectures for AI, Foundations and Trends in Machine Learning...
机器学习策略——DeepLearning.AI课程总结 一、什么是ML策略 假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序来说还不够好,此时你有很多的想法去继续改善你的系统: 收集更多训练数据 训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集。
deeplearning.ai 笔记 Specialization 2 week 2 优化算法 本周将如何是的自己的算法更快 1.mini-batch梯度下降 同时处理的不再是整个X和Y,而是一部分X^{1}、Y^{1}...这样可以使梯度下降先处理一部分,加快训练速度。 batch来源于整个训练集合训练完成梯度下降,mini-batch是分割数据集后进行多次梯度下降。 epoch...
Adam optimization algorithm 补充: Learning rate decay 局部最优 (The problem of local optima) 小批量梯度下降 (mini-batch gradient descent),之前的课程里涉及到的梯度下降也叫batch gradient descent,每一次计算cost function 进行反向传播的时候是一口气涉及所有的数据的,但是当数据集比较大的时候,这种做法优化时...
从2006年以来,大量的关于深度学习的论文被发表,一些探讨了其他原理来引导中间表示的训练,查看Learning Deep Architectures for AI。 四、拓展学习推荐 Deep Learning 经典阅读材料: The monograph or review paper Learning Deep Architectures for AI (Foundations & Trends in Machine Learning, 2009). ...
第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)(t.cn/E9vuVUg) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 1.2 偏差,方差(Bias /Variance) 1.3 机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning) 1.4 正则化(Regularization) ...
近年来,深度学习(Deep Learning)直接尝试解决抽象认知的难题,并取得了突破性的进展。深度学习引爆的这场革命,将人工智能带上了一个新的台阶,不仅学术意义巨大,而且实用性很强,工业界也开始了大规模的投入,一大批产品将从中获益。 2006年...