深度学习方法

最新推荐文章于 2022-02-25 16:15:20 发布
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博客介绍了深度学习的多种方法，包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、DropOut、Max Pooling、批标准化、LSTM、Skip - gram、连续词袋和迁移学习，为深度学习相关研究和实践提供了方法参考。

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AI从业者需要应用的10种深度学习方法
weixin_30716725的博客
09-05 658
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43636528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43734896 摘要：想要了解人工智能，不知道这十种深度学习方法怎么能行？ 在过去十年中，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。在所有关于机器学习的讨...
毫米波雷达深度学习方法和技术-概述
奔袭的算法工程师
05-24 1803
雷达已经从复杂的高端军事技术演变为相对简单的低端解决方案，渗透到工业、汽车和消费市场领域。这种快速发展是由硅的进步和使用深度学习算法来利用传感器数据的全部潜力所驱动的。雷达传感器的使用已经增长了许多倍，渗透到汽车、工业和消费市场，提供了大量的应用。深度学习的出现改变了许多领域，并在计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域产生了最先进的解决方案。然而，深度学习算法在雷达上的应用总体上仍处于起步阶段。本书试图介绍几个高级深度学习概念背后的理论概念，并强调这些技术如何使这些应用成为可能，否则这是不可能的。
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）
lucky_greenegg的专栏
04-29 4660
转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器         Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后
深度学习的一些方法
牧野的博客
11-23 8602
1. 参数初始化 训练之前一定要执行参数初始化，否则可能减慢收敛速度，影响训练结果，或者造成Nan数值溢出等异常问题。 特别的，如果所有参数都是0,则反向传播时，隐含层中所有参数的地位是一样，导致每次更新后隐层的参数都是一样的，导致学习失败。 初始化方法：随机初始化、高斯分布初始化、均匀初始化、与参数量 n 相关的平方、开放初始化等。 xavier初始化： xavier初始化方法由Beng...
深度学习入门及学习方法
weixin_40592935的博客
02-15 462
一  python与相关库配置  二, 如何学Python   三 人工智能我该怎么学    四 机械学习能做什么  五 机械学习流程                
AI必知的十大深度学习算法
热门推荐
qq_34470213的博客
03-17 8万+
首先先让我们来定义一下什么是“深度学习”。对很多人来说，给“深度学习”下一个定义确实很有挑战，因为在过去的十年中，它的形式已经慢慢地发生了很大的变化。先来在视觉上感受一下“深度学习”的地位。下图是AI、机器学习和深度学习三个概念的一个关系图。AI的领域要相对较广泛，机器学习是AI的一个子领域，而深度学习是机器学习领域中的一个子集。深度学习网络与“典型”的前馈多层网络之间是有一些区别的，如下：深度学...
基于传统方法和深度学习方法实现意图识别python源码+数据集+项目说明
04-27
基于传统方法和深度学习方法实现意图识别python源码+数据集+项目说明基于传统方法和深度学习方法实现意图识别python源码+数据集+项目说明基于传统方法和深度学习方法实现意图识别python源码+数据集+项目说明基于传统...
机器学习作业，机器学习和深度学习方法实现的入侵检测源代码+文档报告+数据集
最新发布
05-27
机器学习作业，机器学习和深度学习方法实现的入侵检测源代码+文档报告+数据集，个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业的正在做大...
深度学习方法及应用 完整版
11-28
《深度学习：方法和应用》这本书对深度学习方法以及它在各种信号与信息处理任务中的应用进行了概述。本书中所列举的应用是根据以下三个标准来选取的：（1）本书作者所具备的专业技能和知识；（2）由于深度学习技术的...
深度学习方法及应用（Deep Learning Methods and Applications）
03-09
压缩包内涵《深度学习方法及应用》和《Deep Learning Methods and Applications》，即邓力、俞栋合著的课本中文版及英文版PDF，仅用作学习参考，不得用于商业用途，谢谢合作。(注：刚看到有人说分高，这个是自动涨的，下载不了的请私我或留下邮箱)
深度学习方法及应用完整版
11-02
本书后续章节按照以下结构进行编排: 在第２ 章中ꎬ 我们将简要对深度学习的历史加以回顾ꎬ 主要从以下三个问 题入手: 第一ꎬ 深度学习对语音识别技术有哪些影响ꎮ 第二ꎬ 这一重大科技革 命是如何开始的ꎮ 第三ꎬ 它是如何获得并保持如此强大动力的ꎮ 第３ 章讲述了深度学习中绝大多数研究所使用的三元分类法ꎮ 其中包括: 有监督、无监督和混合深度学习网络ꎮ 在分类任务中ꎬ 混合深度学习网络利用 无监督学习(或称为预训练) 来辅助下一个阶段的监督学习ꎮ 有监督和混合 深度神经网络通常都具有同一类型的深度网络体系或结构ꎬ 但是无监督深度网 络的结构却往往不同ꎮ
深度学习的一个基本方法
weixin_33725807的博客
03-12 554
源 | kdnuggets 译 | 吕旭光最近学完了一门很有用的深度学习课程，我就一直想整理出他贯穿课程的一些精髓。其中很棒的一条是探索机器学习算法/模型的一般性方法。整体上，我把它总结在了下面的流程图里面。深度学习的基本方法深度学习的基本方法什么是偏差（bias）和方差（variance）？下面这个图解很具有代表性，相信我们中的大多数人都能看懂。图解偏差和方差图解偏差和方差...
深度学习十大学习方法—AI面试必备
Java_college的博客
11-08 6768
导读：孔子曾经说过，“学如不及，犹恐失之。”因此 AI 工程师学习深度学习也要“温故而知新”。 以下是小编整理的其他文章，希望能对各位有所帮助 人工智能学习路线 OpenCV图像分割Python方法 图像分割的方法 图像处理基础知识 十大经典算法（图像处理））人工智能必备数学基础 深度学习是什么 深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是...
一些深度学习方法汇总（自用）
weixin_48017784的博客
02-25 1240
ShiftVIT 链接: ShiftVIT知乎解析. 一些研究认为，VIsion Transformer的成功不是重点依赖于注意力机制，作者提出了一种没有全局感受野、没有动态性、没有参数、没有额外计算量的ShiftVIT来验证上述观点。 方法： 作者用shift block来代替attention，shift block模块比较简单，就是沿着通道取出部分数据（4份），然后分别作左、右、上、下平移，移出范围的部分删掉，空白部分用0填充，其实就是删掉一侧的数据，然后在另一侧补0，不改变数据的height、wid
深度学习中的优化方法
韩明宇
06-03 2046
目录 1.梯度下降 2.随机梯度下降 3.Mini-batch梯度下降 4.Momentum 5.Adam 1.梯度下降 即每一步在所有m个样本上更新一次梯度，也称作批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 对于： 其中，L是神经网络的层数，是学习率。 2.随机梯度下降 相当于每一个batch只有一个样本的mini-batch，更新策略与梯度下降大致...
经典 | 深度学习的7大实用技巧
AI科技大本营
02-12 1904
编译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 编辑 | 谷 磊 对于许多具有挑战性的现实问题，深度学习已经成为最有效的解决方法。 例如，对于目标检测，语音识别和语言翻译等问题，深度学习能够表现出最佳的性能。许多人认为深度神经网络(DNNs)是一种神奇的黑盒子，我们只需要输入一堆数据，网络就能够输出我们所要的解决方案！但是，在实践中我们往往会碰到更多、更复杂的问题。 ...
【深度学习】学习深度学习的最好方法
Bing's Blog
12-18 679
学习深度学习的最好方法 亲自实现，从零开始编写能运行的程序，一遍看源代码一边思考。只有这样才能正确理解深度学习，才能对那些看起来很高级的技术有完整的理解。 不依赖第三方库，从最基础的开始实现起，对于理解深度学习的意义重大。 在看数学公式和理论无法理解时，可以尝试阅读源代码并运行，很多时候思路会变得清晰。 以工程促进理论的学习，是AI非常重要的步骤。 这一篇非常短，但是指明了方向，且作为一篇，时刻提...
Frustum PointNets：3D物体检测的深度学习方法
"这篇资源是关于‘2018_Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data’论文的翻译，主要探讨如何使用RGB-D数据进行3D物体检测，尤其关注点云深度学习的方法。文章指出，尽管2D图像理解有了显著进步，...
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