中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员刘诚认为，数字经济衍生的数字技术以及数据和算法不断渗透到各行各业，推动全社会营商环境的创新建构及深度优化。可以看到，数字技术优化创业创新生态环境，促进疫后经济快速重启。数字平台向社会提供了数字基础设施和部分公共服务，依托数字技术帮助企业及时捕获商...
深度学习的优化器 学习笔记 机器学习 迭代 梯度下降 深度学习优化器相关论文 深度优化算法 深度学习优化算法总结1、SGD2、SGD with Momentum3、SGD with Nesterov Acceleration4、AdaGrad5、AdaDelta / RMSProp6、Adam7、Nadam 在深度学习领域,优化算法的选择是重中之重。梯度下降算法是目前神经网络中使用最广泛的优化...
同样需要下载视频也可以用这个软件,大家可以自行测试。 5、优化浏览器下载速度 在egde浏览器的地址栏输入“edge://flags/#enable-parallel-downloading”回车,在标黄的这一项把“default”修改成“enabled”,开启egde浏览器的多线程下载功能,然后点击重启。 通过这个设置可以有效改善下载速度慢的问题。 6、关闭广告推荐 ...
一、数据预处理 在深度学习模型训练之前，数据预处理是必不可少的一步。数据预处理包括数据清洗、数据标准化、特征缩放、特征选择等。以下是几个常见的数据预处理技巧：1. 数据清洗：检查数据中的缺失值、异常值和重复值，并进行相应的处理。缺失值可以通过填充平均值或中位数来处理，异常值可以通过删除或替换为合适...
Nginx安装、实现反向代理及深度优化 一、Nginx的安装 关于Nginx的基本概念,在之前的博文中:https://cloud.tencent.com/developer/article/1580938 有详细的介绍,这篇博文就直接从安装开始谈起。 环境准备: 三台centos 7.5,其中一台运行Nginx,另外两台运行简单的web服务即可,主要用来测试Nginx反向代理的效果;...
1、优化问题简介 深度学习(神经网络)的优化是指寻找一个神经网络模型来使得经验(或结构)风险最小化的过程,包括模型选择以及参数学习等。 深度神经网络是一个高度非线性的模型,其风险函数是一个非凸函数,(因此风险最小化即深度学习的优化问题是非凸优化问题。)找到全局最优解比较困难。绝大多数深度学习中的目标函数...
ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能(GenAI)在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而, 生成模型也不能避免其固有的局限性,包括产生幻觉的倾向,在数学能力弱,而且缺乏可解释性。…
SEO,全称Search Engine Optimization,也即搜索引擎优化,属于网络营销的一个分支。 在百度等搜索引擎的搜索结果页面上,最粗略可以分为两类结果——付费推广,与自然排名。 付费推广顾名思义,需要给百度交钱以获得更好的排名;这一块的工作属于PPC,即pay per click按点击付费,而PPC仅在国内因为一些历史原因被称为SEM。
深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分,它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例,探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。 1 背景与应用 学习深度网络架构需要大量数据,是一个计算需求很高的任务。神经元之间的连接和参数数量庞大,需要梯度下降...