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    2018-10-21 20:11:09
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  • (一)、大规模数据集(1)、图像视频数据集1、UBUNTU对话语料库可用于搭建一个聊天机器人,如这篇博客所示(用深度学习网络搭建一个聊天机器人)数据集地址:https://github.com/rkadlec/ubuntu-ranking-dataset-creator2、室内机器人和无人机训练数据(转自机器学习研究会)这个数据集适合于机器人SLAM(同时定位与地图创建和使用RGB
    2017-01-03 12:00:26
    阅读量:5438
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  • 进行数据增强的必要性通过增强数据集,可以防止神经网络学习到不相关的模式,根本上提升整体性能。某种程度上,深度学习的训练过程,就是生成一个从输入到输出的映射关系。而深度学习生成的这种映射,会含有大量的参数,当前主流的模型含有几十万到几百万个参数,而训练过程,就是不断修正这些参数的过程。在这个过程中,如果数据集的多样性不够,模型会把一些不想关的特征标记为输入数据的特征。以图片识别举个简单的例子,...
    2018-10-10 10:17:15
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  • github博客传送门博客园传送门什么样的数据集不适合用深度学习?数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变。对于...
    2018-12-26 19:23:19
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    2019-01-28 19:21:38
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    2016-11-29 14:04:51
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    2018-12-28 15:33:18
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  • 深度学习只能说可以在对输入数据较少干预的情况下获得较好的结果,等于是一个自行提取特征的过程。但是说相形见绌倒未必,首先深度学习并不能解决所有问题,只是说在分类、识别等任务下效果较好,其次深度学习的开支极大,因此大规模应用是个问题。所以你可以认为深度学习在特定条件下确实优于其他部分机器学习算法,但是说相形见绌未免夸张了。中文译文:深度学习近年来发展速度很快,并且取得了令人惊奇的好
    2016-10-27 17:17:21
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    2018-03-08 18:04:21
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    2018-08-07 09:46:13
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