AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

9月21日云栖精选夜读 | 如何优雅地从四个方面加深对深度学习的理解

2018-09-21 2764
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 在今年的 ICML 上，深度学习理论成为最大的主题之一。会议第一天，Sanjeev Arora 就展开了关于深度学习理论理解的教程，并从四个方面分析了关于该领域的研究：非凸优化、超参数和泛化、深度的意义以及生成模型。
在今年的 ICML 上，深度学习理论成为最大的主题之一。会议第一天，Sanjeev Arora 就展开了关于深度学习理论理解的教程，并从四个方面分析了关于该领域的研究：非凸优化、超参数和泛化、深度的意义以及生成模型。

热点热议

观点 | 如何优雅地从四个方面加深对深度学习的理解

作者：技术小能手  发表在：CDA数据分析师

JavaScript 2018 中即将迎来的新功能

作者：技术小能手  发表在：前端大学

网络工程师的DevOps入门指南

作者：技术小能手  发表在：SDNLAB

知识整理

Python正则表达式初识（一）

作者：python进阶者

php 利用pcntl扩展实现高并发

作者：roy711093

手把手教你用Python实践深度学习

作者：1647636309835437

教程：如何在Data Lake Analytics中使用临时表

作者：金络

linux后台执行命令：&与nohup的用法

作者：技术小能手  发表在：良许Linux

美文回顾

如何具备P7般的线上诊断能力

作者：中间件小哥  发表在：阿里云分布式应用服务

MoSculp：MIT CSAIL用AI创建3D打印“运动雕塑”

作者：技术小能手  发表在：人工智能观察

黑科技揭秘：刷爆网络的网红天空物联网飞艇服务范围为何能突破30公里？

作者：云攻略小攻  发表在：云攻略

人工智能，你欠我们一个解释

作者：技术小能手  发表在：人工智能观察

10个JavaScript难点

作者：fundebug

SPA路由机制详解（看不懂不要钱~~）

作者：梁音

大数据时代，高校该如何应对？

作者：技术小能手  发表在：CDA数据分析师

有奖话题讨论

【现场抽奖】大家来细数2018杭州云栖大会之最

程序员普遍都缺乏数据结构和算法知识？你怎么看？

往期精彩回顾

9月20日云栖精选夜读 | 如何轻松搞定数据科学面试：Python＆R语言篇

9月19日云栖精选夜读 | 云栖大会马云演讲：以前制造业靠电，未来靠数据

9月18日云栖精选夜读 | 从近1000篇Python文章中精选Top10

9月17日云栖精选夜读 | 一文带你理解Java中Lock的实现原理

9月14日云栖精选夜读 | 为什么说 Java 程序员到了必须掌握 Spring Boot 的时候？

文章标签：
Java
JavaScript
Python
机器学习/深度学习
人工智能
程序员
物联网
大数据
关键词：
加深深度学习
yq传送门
目录
相关文章
技术小能手
|
机器学习/深度学习 算法
观点 | 如何优雅地从四个方面加深对深度学习的理解
技术小能手
2310 0
萝卜带泥
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文探讨了深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的最新进展和面临的主要挑战。通过分析不同的网络架构、训练技巧以及优化策略，文章旨在提供一个全面的概览，帮助研究人员和实践者更好地理解和应用这些技术。
萝卜带泥
32 9
游客5fdji2pvmf8888
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，并分析了当前面临的主要挑战。随着卷积神经网络（CNN）的发展，图像识别的准确性和效率得到了显著提升。然而，数据不平衡、模型泛化能力、计算资源消耗等问题仍然是制约深度学习在图像识别领域进一步发展的关键因素。本文将详细介绍深度学习在图像识别中的应用案例，并讨论解决现有挑战的可能策略。
游客5fdji2pvmf8888
30 0
游客5fdji2pvmf8888
|
3天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 并行计算
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，分析了当前主流的卷积神经网络（CNN）架构，并讨论了在实际应用中遇到的挑战和可能的解决方案。通过对比研究，揭示了不同网络结构对识别准确率的影响，并提出了优化策略。此外，文章还探讨了深度学习模型在处理大规模数据集时的性能瓶颈，以及如何通过硬件加速和算法改进来提升效率。
游客5fdji2pvmf8888
13 4
历年考试不作弊
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第38天】本文将深入探讨深度学习如何在图像识别领域大放异彩，并揭示其背后的技术细节和面临的挑战。我们将通过实际案例，了解深度学习如何改变图像处理的方式，以及它在实际应用中遇到的困难和限制。
历年考试不作弊
11 4
ShaFaChuang-36210
|
3天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
深度学习在自动驾驶中的应用与挑战####
本文探讨了深度学习技术在自动驾驶领域的应用现状、面临的主要挑战及未来发展趋势。通过分析卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等关键算法在环境感知、决策规划中的作用，结合特斯拉Autopilot和Waymo的实际案例，揭示了深度学习如何推动自动驾驶技术向更高层次发展。文章还讨论了数据质量、模型泛化能力、安全性及伦理道德等问题，为行业研究者和开发者提供了宝贵的参考。 ####
ShaFaChuang-36210
12 3
请看我回答~
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法框架/工具
深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用
【10月更文挑战第36天】探索卷积神经网络（CNN）的神秘面纱，揭示其在图像识别领域的威力。本文将带你了解CNN的核心概念，并通过实际代码示例，展示如何构建和训练一个简单的CNN模型。无论你是深度学习的初学者还是希望深化理解，这篇文章都将为你提供有价值的见解。
请看我回答~
24 5
游客sjjs6jgz4gp7m1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，分析了其背后的原理、主要算法以及在实际场景中的应用效果。同时，文章也指出了当前深度学习在图像识别领域面临的挑战，包括数据不平衡、模型泛化能力、计算资源需求等问题，并展望了未来的研究方向。
游客sjjs6jgz4gp7m1
16 6
ShaFaChuang-36210
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，重点分析了卷积神经网络（CNN）的工作原理及其在处理图像数据方面的优势。通过案例研究，展示了深度学习如何提高图像识别的准确性和效率。同时，文章也讨论了当前面临的主要挑战，包括数据不足、过拟合问题以及计算资源的需求，并提出了相应的解决策略。
ShaFaChuang-36210
10 1
游客sjjs6jgz4gp7m1
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
探索深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文深入分析了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，并探讨了当前面临的主要挑战。通过案例研究，展示了如何利用神经网络模型解决文本分类、情感分析、机器翻译等任务。同时，文章也指出了数据稀疏性、模型泛化能力以及计算资源消耗等问题，并对未来的发展趋势进行了展望。
游客sjjs6jgz4gp7m1
12 2

热门文章

最新文章

  • 1
    手把手教你用Python实践深度学习
  • 2
    Facebook这样看“深度学习”技术
  • 3
    基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
  • 4
    二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
  • 5
    如何从系统层面优化深度学习计算？
  • 6
    深度学习模型可视化工具——Netron使用介绍
  • 7
    云栖科技评论第15期：IBM联合NVIDIA开发世界上“最快商用深度学习系统”
  • 8
    IBM：最新突破将大幅提升深度学习速度
  • 9
    m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
  • 10
    如何评价深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用成果？
  • 1
    算法金 | 深度学习图像增强方法总结
    140
  • 2
    使用Python实现深度学习模型：文本生成与自然语言处理
    116
  • 3
    深度学习在图像识别中的应用与挑战
    25
  • 4
    深度学习中的自动学习率调整方法探索与应用
    58
  • 5
    图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，
    83
  • 6
    在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。`albumentations`是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。
    88
  • 7
    深度学习在图像识别中的应用与挑战
    35
  • 8
    探索深度学习在图像识别中的应用及其挑战
    48
  • 9
    使用Python实现深度学习模型：图像风格迁移与生成
    49
  • 10
    深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
    57

    • 相关课程

    更多
  • 高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习
  • 深度学习框架TensorFlow入门
  • 深度学习与自动驾驶
  • 深度学习入门与实践
  • 计算机视觉入门与实践
  • 深度学习原理与实践

    • 相关电子书

    更多
  • 深度学习的最新进展
  • 搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用
  • 深度学习在电商搜索和聊天机器人中的应用

    • 相关实验场景

    更多
  • 【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
  • 奥运时刻！零代码生成奥运风格AI写真。
  • 【AI破次元壁合照】少年白马醉春风，函数计算一键部署AI绘画平台
  • 使用函数计算部署通义千问大模型实现AI对话
  • 使用计算巢AI应用，快速上手实践Stable Diffusion
  • 云原生AI套件：五分钟微调宝可梦风格StableDiffusion
    • 下一篇
    阿里云OSS设置跨域访问