热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 1、局部最优问题。深度学习算法的目标函数,几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法,都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道,梯度下降方法不能解决是解决非凸问题的。因此,如果找到最优解,将是深度学习领域,非常值得研究的课题。andrew在google的工作,也就是那只猫,其实训练过程是让人很费解的。为了缩短训练时间,项目组采用了分布式训练的方式。采用了1000台计算机,在不同的
    2016-12-30 15:20:07
    阅读量:2131
    评论:0
  • 本文非笔者所为,转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据?深度学习算法的几个难点1、局部最优问题。深度学习算法的目标函数,几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法,都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道,梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此,如果找到最优解,将是深度学习领域,非常值得研究的课题。andrew在google的工作,也就是那
    2016-11-08 15:22:41
    阅读量:2228
    评论:0
  • 说明:本文是对邱锡鹏《神经网络与深度学习》的读书笔记。供自己学习总结使用。第1章深度学习简介第1章深度学习简介神经元网络深度学习革命深度学习历史深度学习难点神经元网络神经元网络是在计算机上把虚拟的神经元排列成层状,模拟真正的神经细胞之间的电信号。借此实现大脑从各式各样的数据中提取本质概念的功能。深度学习是由在计算机上模拟人类神经回路的“神经元网络”技术发展而来。所谓“深度”
    2017-03-27 17:07:25
    阅读量:482
    评论:0
  • 1.深度学习的本质首先深度学习也是机器学习的一个分支,深度学习是基于神经网络的一种建模方法。深度学习的本质是通过构建具有很多隐藏的机器学习模型和海量的训练数据来学习更有用的特征,从而到达提高分类性能和预测的准确性。2.深度学习的目的深度学习通过模拟人脑进行分析学习的神经网络,神经网络模拟人脑的机制来解释数据例如:图像、声音、文本等3.反向传播推导反向传播算法(Backpropagation...
    2018-05-06 19:03:30
    阅读量:2293
    评论:0
  • 一、Mini-batch梯度下降优化算法可以帮助加快训练模型,其中一个难点在于深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果。巨大的数据集的基础上来训练模型速度很慢,使用快速的优化算法比好的优化算法能打打提高效率。Mini-batch梯度下降是一个有效的应用。如果数据样本有m个,当m很大时,处理速度很慢。只有处理完m个样本时才能进行梯度下降法。如果我们在处理完整个数据之前,先让梯度下降法处理
    2017-10-27 00:03:02
    阅读量:1663
    评论:0
  • 课程介绍如今,深度学习发展迅速,其影响力也越来越大,在机器视觉、语音识别、机器翻译等领域都取得了前所未有的发展。深度学习的复杂性和难点主要体现在神经网络模型的数学推导、神经网络模型的优化,以及如何构建一个优秀的深度学习模型解决实际问题。针对这些难点,特别推出了本达人课,希望通过课程内容的学习,大家可以扫清学习过程中的障碍,再上新台阶。本课程共包含三大部分。第一部分(第01-04课)...
    2018-07-13 04:54:01
    阅读量:3948
    评论:2
  • 爱数据学习社welcome在研究或者使用深度学习技术时,大多数人都会被“维度”这个概念搞晕,无论是数据本身还是算法结构,都面对着各种高维的理论概念,正确理解深度学习中和“维度”相关的概念是掌握深度学习方法过程中不可回避的技术瓶颈。数据的高维度问题深度学习的目标是基于某些给定信息对未知变量进行预测。需要预测的变量,一般是单个变量,若是需要预测多个变量,则也拆成多个深度学习模型处理,因此对每个模型还是...
    2018-08-08 18:57:37
    阅读量:482
    评论:0
  • 作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向。但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及。  不过,图深度学习的瓶颈即将被打破。华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能。ModelArt联合图引擎打造的“图神经网...
    2019-09-16 11:05:17
    阅读量:116
    评论:0
  • 这几年深度学习声名鹊起,一个又一个AI领域被深度学习攻破,然而现在大部分深度学习所采用的算法都是有监督学习的方法,需要大量的标注数据,需要耗费大量的人力物力。因此如何充分利用大量的无标签数据资源,必将成为未来深度学习领域的研究焦点。本篇博文主要讲解2015年NIPS的一篇牛逼paper:《Semi-SupervisedLearningwithLadderNetworks》,号称2015年深度学习领域"五大佳文"之一。这篇文献采用半监督的方法,充分利用了无标签数据+少量有标签数据,相比于以往的方法
    2016-03-13 14:26:11
    阅读量:17414
    评论:4
  •   MSTAR数据库作为SAR图像自动目标识别(SARATR)研究的一个通用库,被很多学者广泛采用。从现有的SARATR系统处理流程来看,目标检测作为该系统的前端,很大程度上影响系统后续识别性能,在较好的检测性能下获得的目标区域可以直接进行分类识别,避免了鉴别阶段进一步减少虚警目标。目标识别作为该系统的后端处理部分,是整个系统的重点也是难点。  深度学习作为当前图像处理领域的前沿热...
    2018-12-14 20:31:12
    阅读量:3783
    评论:0