深度学习

深度学习上下文中的这些概念你不能不懂

在深度学习领域,大家都能经常听到超参数和模型参数的概念,但是还有长期变量、临时变量这些概念很多人并不知道是什么,甚至不少资深玩家对超参数和模型参数的认识也是模糊不清,超参数、模型参数、长期变量与临时变量都是深度学习上下文中的参数变量,掌握好这些概念对我们加深了解深度学习很有必要,也是我们炼丹必不可缺少的一环。下面就让我们一起来了解这些概念吧!

深度学习中的五种归一化(BN、LN、IN、GN和SN)方法简介

神经网络学习过程的本质就是为了学习数据分布,如果我们没有做归一化处理,那么每一批次训练数据的分布不一样,从大的方向上看,神经网络则需要在这多个分布中找到平衡点,从小的方向上看,由于每层网络输入数据分布在不断变化,这也会导致每层网络在找平衡点,显然,神经网络就很难收敛了。

11种主要神经网络结构图解

随着深度学习的快速发展,人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构,这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构,可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。

深度学习中防止过拟合的方法有哪些?

过拟合是指在模型参数拟合过程中,由于训练数据包含抽样误差,复杂模型在训练时也将抽样误差进行了很好的拟合。具体表现就是在训练集上效果好,而测试集效果差,模型泛化能力弱。

7种深度学习工具介绍

TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,作者是毕业于UC Berkeley的贾扬清。Torch已有十多年,是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架,具有简单和快速的脚本语言LuaJIT和底层C/CUDA实现, Facebook开源了Torch深度学习库包。。。

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