为什么 deep learning

最新推荐文章于 2025-05-11 09:25:26 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43727863/article/details/86525106
探讨了在机器学习中，为何在面对非凸优化问题时仍需理解凸优化概念。通过LeCun的观点和Mike O’Neill在MNIST手写识别竞赛中的成功案例，揭示了深度监督学习在非凸优化领域的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

为什么 deep learning

在学习convex optimazation 之前，非常不能理解为什么在很多ml问题non-convex的情况下要讨论凸优话. 以下为我找到的资料：

  • LeCun’s Answer 表明了non-convex optimization的重要性，以及为什么deep supervised learning的必要性。 ppt提及到 Mike O’Neill (winner on MNIST) handwriting recognition 的项目。非常值得细节学习。
Deeplearning4j
AI天才研究院
06-12 1430
Deeplearning4j 1. 背景介绍 1.1 人工智能与深度学习 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个重要分支,旨在研究如何让计算机模拟甚至超越人类的智能。深度学习(Deep Lear
Java Deeplearning4j：实现时间序列预测
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-11 3444
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点序列。例如，股票价格、气温、销售量等都是时间序列数据。在时间序列预测任务中，我们的目标是根据历史数据预测未来的值。为了进行时间序列预测，我们需要准备一个合适的数据集。可以从各种来源获取时间序列数据，例如数据库、文件、网络 API 等。数据的质量：数据应该是准确、完整和可靠的。数据的长度：数据应该足够长，以便能够训练出一个有效的模型。数据的频率：数据的采样频率应该与预测任务的需求相匹配。
为什么我们要Deep Learning？
与或
08-04 892
为什么我们要deep learning？ 你可能很直接说，这个答案很简单啊。因为越deep，performance就越好。 下面是一个很早年的一个实验(2011), Interspeech里面的某一篇paper 你会发现越来越deep以后，它的performance ，error rate就越来越低。 但是如果你稍微有一个ML的常识的话，这个结果并没有让你太surprise，因为本来model越多的parameter它cover的function set就越大，它的bias就越小，如果你今天有够多的tra
为什么越deep，越可以learning?
丁磊_ml的博客
04-01 1103
1. 模型深且瘦，要优于 矮且胖？ 在参数一样的前提下，是模型深且瘦好些，还是矮且胖好些？？？ ** 答案：在参数一样的前提下，模型越深越好 。** 2. 在参数不变前提下，为什么模型越深越好？？？ 其实，“加大深度”就相当于函数中的模块化。 也就是“并不急于解决问题，而是把问题切成比较小的问题，再解决”。 而且这样的好处是：“数据集要求低，并不需要太多的数据” 比如： ...
为什么深度学习有效？（why deep learning works）
weixin_30345577的博客
11-30 362
总述：这篇文章是一次听讲座，吴大鹏教授做的why deep learning works，佛罗里达大学教授，很有名。自己对该讲座做个理解。 一、深度学习的背景相关介绍 　　1、machine learning：一般的ml只针对线性分类，即只是一个linear methods。 　　2、neural networks：第二代神经网络，是对ml的一个发展，更好地非线性分类。通过BP算法，调参数...
MATLAB Deep Learning Toolbox
u013600306的博客
05-11 1253
Deep Learning Toolbox Version 23.2 (R2023b) 01-Aug-2023Training for Deep Learning assembleNetwork - Assemble a neural network from pretrained layers augmentedImageDatastore - Generate batches of augmented image data imageDataAugmenter
Java Deeplearning4j：实现文本分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-09 4352
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
Java Deeplearning4j：实现图像分类
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10-07 3885
本文介绍了如何使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。我们首先介绍了相关的 Maven 依赖，然后详细介绍了数据集准备、模型构建、模型训练和评估等关键步骤。通过实际的例子，我们展示了如何使用 DL4J 构建、训练和评估图像分类模型。最后，我们介绍了一些调整模型和参数的方法，以提高模型的性能。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。
Spring Boot集成DeepLearning4j实现图片数字识别
HBLOG
07-01 2214
DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。DL4J与Hadoop和Spark集成，支持分布式CPU和GPU，为商业环境（而非研究工具目的）所设计。Skymind是DL4J的商业支持机构。Deeplearning4j拥有先进的技术，以即插即用为目标，通过更多预设的使用，避免多余的配置，让非企业也能够进行快速的原型制作。DL4J同时可以规模化定制。DL4J遵循Apache 2.0许可协议，一切以其为基础的衍生作品均属于衍生作品的作。
Deep learning 面试题
哈哈哈的博客
11-21 1416
Q1：概率题 1、一段1米长的绳子，随机切两刀，分成三段，求能够组合成一个三角形的概率？ Q2： 机器学习基础 1、什么是Bias？ 什么是Variance? 2、如何解决过拟合和欠拟合问题？ Q3: 写出反向传播的推导公式? 卷积神经网络基础题: 1、如何计算CNN的参数量？ 2、为什么需要添加非线性的激活函数？添加线性的激活函数怎么样？ 3、如何计算多...
Understanding Deep Learning
08-12
这本书旨在为读者提供深度学习领域的全面理解和实践指导。作者通过GitHub仓库（https://github.com/udlbook/udlbook）分享了书中的内容，这为读者提供了与书中内容互动的机会，可以下载源代码，跟随教程进行学习。 ...
基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测
07-11
【作品名称】：基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目...
《Deep Learning》深度学习.zip
10-07
《Deep Learning》这本书不仅为读者提供了一个全面、深入的深度学习知识体系，还通过大量的实例和实验，使读者能够将理论知识应用到实际问题中去。它的出版对于推动深度学习技术的发展，以及在工业界和学术界的应用...
deeplearning-ai-books-深度学习资源包
05-10
深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）的一个子集，也是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域的一个重要分支。它被引入机器学习，旨在使机器更接近于实现人工智能的...
基于SpringBoot与Deeplearning4j的医药智能库存管理系统后端源码
10-02
本项目所涉及的医药智能库存管理系统后端源码，基于流行的SpringBoot框架和Deeplearning4j深度学习库，提供了一种创新的解决方案。 SpringBoot框架以其轻量级、快速开发和独立运行的特点，成为了当下微服务架构的...
计算机毕设源码Java-ssm628企业人事管理系统+vue+配套开发环境等文件.zip
08-24
本项目是基于Java-ssm628企业人事管理系统，结合Vue前端框架开发的一款综合性人事管理平台。系统旨在通过信息化手段提升企业人事管理效率，减少人工操作成本。主要功能包括员工信息管理、考勤记录、薪资计算、绩效评估、招聘流程管理等模块，支持数据统计与报表生成，方便管理者快速掌握人事动态。后端采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，确保系统稳定性和扩展性，前端使用Vue.js实现响应式界面，提升用户体验。开发此项目的目的是为了解决传统人事管理中信息分散、流程繁琐的问题，通过数字化手段优化管理流程，提高企业运营效率。系统配套完整的开发环境文件，便于开发者快速部署和二次开发。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
基于Matlab Simulink平台的IEEE9节点系统仿真：潮流计算与稳定性分析
最新发布
08-24
如何在Matlab/Simulink平台上搭建IEEE9节点系统仿真模型，并进行了潮流计算和稳定性分析。首先，通过合理配置电力系统的基本构成元素，构建了一个贴近实际的电力网络模型，并采用牛拉法进行潮流计算，验证了模型的准确性。其次，文章进一步探讨了该模型在暂态和静态稳定性仿真分析中的应用，帮助深入了解电力系统的运行状态，及时发现潜在问题，为电力系统的优化运行提供了依据。 适合人群：电力系统工程师、研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解电力系统仿真和稳定性分析的人群。 使用场景及目标：① 构建和验证IEEE9节点系统仿真模型；② 进行潮流计算，确保模型准确性；③ 开展暂态和静态稳定性仿真分析，评估电力系统的稳定性和优化运行。 阅读建议：读者应具备一定的电力系统基础知识和Matlab/Simulink使用经验，以便更好地理解和实践文中所述的内容。同时，建议结合实际案例进行练习，以加深对理论知识的理解。
基于 go-cqhttp 的 typescript 实现的 QQ bot 框架，实现参考自 Mirai-js.zip
08-24
基于 go-cqhttp 的 typescript 实现的 QQ bot 框架，实现参考自 Mirai-js.zip
基于Altium Designer与Proteus 7.8的数字电压表仿真设计：Keil编译器下的C语言程序与LED数码管显示实现，测量范围0～5V，最小分辨率与误差为±0.01V。
08-24
基于51单片机的数字电压表的设计与实现过程。该项目利用Altium Designer绘制原理图并进行PCB布局，采用Proteus 7.8进行仿真验证，使用Keil C语言编译器编写程序。硬件方面，选用ADC0804作为模数转换芯片，配合共阴极四位LED数码管用于电压显示。软件部分涵盖了从初始化设置、ADC读取到电压计算以及数码管动态扫描显示的具体实现方法。文中还特别提到了一些优化措施如电源滤波、多次采样求均值以提高测量精度。 适用人群：对嵌入式系统开发感兴趣的电子工程技术人员、高校相关专业学生及DIY爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确测量直流电压的应用场合，如实验室设备校准、教学演示实验等。目标是帮助读者掌握51单片机的基本应用技巧，了解模数转换的工作原理及其在实际项目中的运用。 其他说明：文中提供的完整资料包（含程序源码、仿真文件、原理图、PCB文件）有助于初学者快速入门并深入理解整个项目的开发流程。
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