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过拟合和欠拟合

本文首发自公众号:RAIS 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 构建复杂的机器学习算法 上一篇文章中我们介绍了什么叫做机器学习算法极其具体的...

2020/04/01 06:29
1.1W
再探循环神经网络

上一篇中,我们讨论了循环神经网络相关的基本内容,今天我们继续探讨一下循环神经网络还有那些需要注意的更高级的用法。 降低过拟合 在之前的讨论中,我们经常聊起过拟合的问题,我们一般判断...

2020/03/14 01:09
2.9K
AI:拿来主义——预训练网络(二)

上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法,特征提取,今天我们讨论另外一种方法,微调模型,这也是迁移学习的一种方法。 微调模型 为什么需要微调模型?我们猜测和之前的实验,我们有...

2020/03/04 09:53
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机器学习基础概论

本文将是一篇长文,是关于机器学习相关内容的一个总体叙述,会总结之前三个例子中的一些关键问题,读完此文将对机器学习有一个更加深刻和全面的认识,那么让我们开始吧。 我们前面三篇文章分...

2020/01/17 17:19
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AI:是猫还是狗,这是个问题

如果你不喜欢小猫和小狗,你可能不知道他们具体是哪一种品种,但是一般来说,你都能区分出这是猫还是狗,猫和狗的特征还是不一样的,那我们如何用机器学习的方法训练一个网络区分猫狗呢? 我...

2020/03/01 09:35
7.8K
超参数、验证集和K-折交叉验证

本文首发自公众号:RAIS 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 超参数 参数:网络模型在训练过程中不断学习自动调节的变量,比如网络的权重和偏...

2020/04/02 08:19
3.6K
预测房价:人工智能回归问题

我们之前提出了三个经典的问题,他们分别是: 二分类问题(电影评论好坏倾向性判断) 多分类问题(将新闻按照主题分类) 回归问题(根据房地产数据估算房地产价格) 我们解决了前两个问题,今...

2020/01/15 23:43
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卷积神经网络处理文本序列

我们之前讨论了卷积神经网络,从局部可以提取出特征,用于小猫小狗的图片识别处理,非常有效;也讨论了循环神经网络进行文本的处理,因为文本的顺序是顺序相关的。基于以上特点,我们把时间或...

2020/03/19 09:33
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深度学习最佳实践

本文首发自公众号:RAIS,欢迎关注。 最佳实践,顾名思义,就是做某事的最佳方法,当然,这里的最佳一定是绝大多数情况,但又不是百分百的情况,我们不必纠结这个问题,我们需要记住的是下面...

2020/03/23 08:36
3.7K
AI:拿来主义——预训练网络(一)

我们已经训练过几个神经网络了,识别手写数字,房价预测或者是区分猫和狗,那随之而来就有一个问题,这些训练出的网络怎么用,每个问题我都需要重新去训练网络吗?因为程序员都不太喜欢做重复...

2020/03/02 10:14
5.8K
深度学习中的正则化(一)

本文首发自公众号:RAIS,点击直接关注。 前言 本系列文章为《Deep Learning》读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。本文我们聊一聊深度学习中的正则化。 深度学习中的正则化 一般来说...

好还是坏:人工智能二分类问题

上一篇文章我们介绍了深度学习的 Hello World,代码写起来相比其他语言的 Hello World 有点多,且其背后的很多原理你可能还没有完全弄懂,但从宏观上来看,整体的思想是很好理解的。接下包括...

监督学习算法

本文首发自公众号:RAIS,点击直接关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。由于各平台 Markdown 解析差异,有些公式显示效果不好,请到我 ...

2020/04/06 09:10
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新闻分类:人工智能多分类问题

上一节我们提到了三个非常经典的问题,他们分别是: 二分类问题(电影评论好坏倾向性判断) 多分类问题(将新闻按照主题分类) 回归问题(根据房地产数据估算房地产价格) 上一篇中,我们介绍...

2020/01/13 19:20
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卷积神经网络

卷积神经网络这个词,应该在你开始学习人工智能不久后就听过了,那究竟什么叫卷积神经网络,今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考,左右两张图就是两只可爱的小狗狗,但是两张图中小狗狗所处...

2020/01/20 23:17
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AI:深度学习用于文本处理

同本文一起发布的另外一篇文章中,提到了 BlueDot 公司,这个公司致力于利用人工智能保护全球人民免受传染病的侵害,在本次疫情还没有引起强烈关注时,就提前一周发出预警,一周的时间,多么...

2020/03/06 01:12
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