随着机器的逐渐智能化,人类的生活水平也在大幅度提高,这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术,它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献,虽然实现这一伟大的功能很复杂,但是现阶段通过开元深度学习平台的能力,开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用,大大提升了效率。飞桨(pa ...
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2020-07-26 11:16:10
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PyTorch在深度学习领域中的应用日趋广泛,得益于它独特的规划。无论是数据的并行处理仍是动态计算图,全部都为Python做出了许多简化。许多论文都挑选运用PyTorch去完成也证明了它在练习方面的功率以及易用性。 在PyTorch领域,虽然布置一个模型有许多挑选,可为Java开发人员准备的选项却寥 ...
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2020-07-26 00:56:44
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【任务一】视频学习心得及问题总结 根据下面三个视频的学习内容,写一个总结,最后列出没有学明白的问题。 【任务二】代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习中的 2.1、2.2、2.3、2.4 节,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读。 【任务三】进阶练习 在谷歌 Colab 上完成猫狗大战的VG ...
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2020-07-26 00:54:11
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1、生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 2、模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model) ...
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2020-07-25 23:42:46
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1. PaddlePaddle中文译为“飞桨”,是百度公司于2016年正式开源开放,技术领先,功能完备的产业级深度学习平台。飞桨集深度学习核心框架,基础模型库,工具组件和服务平台于一体。飞桨起源于产业实践,目前飞桨已经广泛应用于工业,农业和服务业。飞桨深度学习框架基于编程逻辑的组网范式,对于普通的开 ...
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2020-07-25 11:34:14
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tqdm是python中的一个用来供我们创建进度条的库。在进行深度学习的研究时,我们可以使用这个库为我们直观地展示当前的训练进度,下面来说说如何在mini-batch优化中使用这个库。 我希望程序能够在每一个epoch都使用进度条来显示当前epoch的训练情况,我使用的代码如下: 1 from tq ...
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2020-07-23 22:33:11
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一、偏差和方差 欠拟合的loss主要来自偏差 过拟合的loss主要来自方差 应对大的偏差的方法: 增加更多特征作为输入 使用更复杂的模型 应对大的方差的方法: 更多数据 正则化 k折交叉验证 二、梯度下降 Adagrad 二次微分大的点梯度虽然大但是可能会比梯度小的点离极值点更近,因此学习率需要考虑 ...
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2020-07-22 20:53:23
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一、生成模型 假设有两个类别$C_{1}、C_{2}$,$P(C_{1}|x)=\frac{P(x|C_{1})P(C_{1})}{P(x|C_{1})P(C_{1})+P(x|C_{2})P(C_{2})}$其中$P(C_{1})、P(C_{2})$为先验分布,$P(x|C_{1})、P(x|C_ ...
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2020-07-22 20:50:01
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第3章 TensorFlow入门 3.1 TensorFlow计算模型-计算图 3.1.1 计算图的概念 Tensorflow中所有计算都会被转化成计算图的一个节点,计算图上的边表示了他们之间的相互依赖关系。 3.1.2 计算图的使用 Tensorflow的程序可以分成两个阶段:定义计算、执行计算。 ...
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2020-07-22 01:47:49
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2.1词汇表征 (1)使用one-hot方法表示词汇有两个主要的缺点,以10000个词为例,每个单词需要用10000维来表示,而且只有一个数是零,其他维度都是1,造成表示非常冗余,存储量大;第二每个单词表示的向量相乘都为零(正交),导致没能够表示是词汇之间的联系,比如oriange和apple,qu ...
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2020-07-20 10:16:47
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