使用巧妙的集成方法改進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過(guò)程

可視化和理解多維權(quán)重空間的幾何學(xué)非常困難。與此同時(shí)，了解它又非常重要，因?yàn)殡S機(jī)梯度下降本質(zhì)上是在訓(xùn)練時(shí)穿過(guò)這一高維空間中的損失平面，試圖找到一個(gè)良好的解...

2018-05-04 標(biāo)簽：集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 7k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 算法優(yōu)化分發(fā)鏈路的使用

分發(fā)過(guò)程走的是互聯(lián)網(wǎng)線路（專線太貴），互聯(lián)網(wǎng)線路的穩(wěn)定性不可預(yù)期，有時(shí)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)，會(huì)造成分發(fā)失敗，甚至挖斷光纜導(dǎo)致某條干網(wǎng)不可用的事故也經(jīng)常出現(xiàn)，某條線路...

2018-05-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2k 0

梯度下降兩大痛點(diǎn)：陷入局部極小值和過(guò)擬合

基于梯度下降訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們將冒網(wǎng)絡(luò)落入局部極小值的風(fēng)險(xiǎn)，網(wǎng)絡(luò)在誤差平面上停止的位置并非整個(gè)平面的最低點(diǎn)。這是因?yàn)檎`差平面不是內(nèi)凸的，平面可能包含眾...

2018-04-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)量正則化 2.2萬(wàn) 0

過(guò)擬合的概念和用幾種用于解決過(guò)擬合問(wèn)題的正則化方法

由于添加了這個(gè)正則化項(xiàng)，各權(quán)值被減小了，換句話說(shuō)，就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度降低了，結(jié)合“網(wǎng)絡(luò)有多復(fù)雜，過(guò)擬合就有多容易”的思想，從理論上來(lái)說(shuō)，這樣做等于直接...

2018-04-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化Python 1.6萬(wàn) 0

SSL方法是否適用于“現(xiàn)實(shí)世界”的環(huán)境？

每種SSL技術(shù)在CIFAR-10（六類動(dòng)物）上的測(cè)試誤差，其中，在標(biāo)記數(shù)據(jù)與無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)之間，存在不同程度的重疊。例如，“25%”是指來(lái)自不同類的4種無(wú)標(biāo)...

2018-04-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSL深度學(xué)習(xí) 3.7k 0

AI技術(shù)與對(duì)應(yīng)的任務(wù)類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價(jià)值

機(jī)器學(xué)習(xí)擁有檢測(cè)異常的能力。深度學(xué)習(xí)用來(lái)分析大量高維數(shù)據(jù)，可以把現(xiàn)有預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)的性能提升到一個(gè)新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強(qiáng)...

2018-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.7k 0

梯度爆炸問(wèn)題的介紹和如何解決爆炸問(wèn)題詳細(xì)概述

最近在做一個(gè)文本檢測(cè)的項(xiàng)目，在訓(xùn)練的過(guò)程中遇到了很嚴(yán)重的梯度爆炸情況，今天就來(lái)談?wù)勌荻缺ㄔ趺唇鉀Q。

2018-04-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度 1.6萬(wàn) 0

一種運(yùn)動(dòng)手表的設(shè)計(jì),運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別總體方案

由圖2可知，系統(tǒng)初始狀態(tài)為關(guān)機(jī)狀態(tài)，通過(guò)長(zhǎng)按開關(guān)機(jī)鍵使系統(tǒng)開機(jī)并進(jìn)入時(shí)間顯示狀態(tài)。如果不進(jìn)行按鍵選擇，系統(tǒng)將保持在時(shí)間顯示狀態(tài)。如果按動(dòng)選擇按鍵，系統(tǒng)將...

2018-04-25 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電源芯片 8.7k 0

驅(qū)動(dòng)未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的PowerVR 2NX解決方案

毫無(wú)疑問(wèn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得越來(lái)越流行，在各式各樣的產(chǎn)品中都可以找到它的相關(guān)應(yīng)用。它們會(huì)根據(jù)你的興趣自動(dòng)調(diào)整社交多媒體內(nèi)容、讓照片顯示更加好看、在AR/VR頭...

2018-04-24 標(biāo)簽：加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PowerVR 5k 0

一文讓你徹底了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對(duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。 它包括卷積層和池化層。

2018-04-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.5萬(wàn) 0

8個(gè)技術(shù)證明 AI不等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當(dāng)屬對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”（雖然比喻很不準(zhǔn)確）。

2018-04-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ai 1.5k 0

細(xì)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四大弊端

當(dāng)你應(yīng)該使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是一個(gè)難以回答的問(wèn)題，因?yàn)樗艽蟪潭壬先Q于你試圖解決的問(wèn)題。這也是由于“沒(méi)有免費(fèi)的午餐定理”，它大致表明沒(méi)...

2018-04-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.7k 0

TFLite在有道云筆記中用于文檔識(shí)別的實(shí)踐過(guò)程

經(jīng)過(guò)壓縮后，Android 上的 TensorFlow 動(dòng)態(tài)庫(kù)的體積大約是 4.5M 左右。如果希望滿足 Android 平臺(tái)下的多種處理器架構(gòu)，可能需...

2018-05-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 6.2k 0

是什么讓變分自編碼器成為如此成功的多媒體生成工具呢？

標(biāo)準(zhǔn)自編碼器能學(xué)習(xí)生成緊湊的數(shù)據(jù)表達(dá)并重建輸入數(shù)據(jù)，然而除了像去噪自編碼器等為數(shù)不多的應(yīng)用外，它的應(yīng)用卻極其有限。其根本原因在于自編碼器將輸入轉(zhuǎn)換為隱含...

2018-04-19 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4萬(wàn) 0