• 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

    怎么样 既然过拟合这么讨厌,我们应该怎么防止过拟合呢?最近深度学习比较火,我就以神经网络为例吧: 1.获取更多数据 这是解决过拟合最有效的方法,只要给足够多的数据,让模型「看见」尽可能多的「例外情况」,它...
    文章 2017-08-02 1117浏览量
  • 详解语音处理检测技术中的热点——端点检测、降噪和...

    噪声频谱修正的方法或者是新旧频谱进行加权平均,或者使用新的噪声频谱完全替换使用中的噪声频谱。以上介绍的是降噪的非常简单的原理。实际应用中的降噪算法远比上面介绍的要复杂,现实中的噪声源多种多样,其产生的...
    文章 2017-08-01 1143浏览量
  • 【酷干货】优酷多模态视频内容理解和审核质控

    模型难以区分的样本,可能是噪声样本,也可能是困难样本,困难样本需要加权噪声样本需要降权,如果做得不好,会导致在train和test数据集中的效果与在实际应用场景中的效果产生比较大的diff。最后讲一下多模态融合...
    文章 2019-07-29 2626浏览量
  • 淘宝首页那些“辣眼睛”的图去哪了?

    在实验中我们发现,如果不对噪声样本进行处理的话,无论怎么改进算法本身,在验证集的精度一直上不去,到达了一个瓶颈。经过调研之后,我们发现,针对噪声样本问题,大致有以下四种解决方案: (1)多人标注后进行投票...
    文章 2019-12-28 1584浏览量
  • 干货:图像比赛的通用套路有哪些?...

    然后还有随机缩放,水平/垂直翻转,旋转,把图片变得模糊,加高斯噪声等,这些都是很常见的方法,不过并不是每一种都适合。对于任何任务来说,我们都应该根据实际情况来选择一个好的数据增强。好的数据增强应该是...
    文章 2017-08-01 1664浏览量
  • 数据有限时怎样调优深度学习模型

    比如,两种不同分辨率的图像数据集,分别训练出网络模型a和网络模型b,那么将a和b的瓶颈层concat在一起,一个全连接层(或者随便你怎么连,试着玩玩没坏处)连起来,输入concat后的图片,训练结果可能比单个网络模型...
    文章 2017-08-02 1929浏览量
  • 数据有限时怎样调优深度学习模型

    比如,两种不同分辨率的图像数据集,分别训练出网络模型a和网络模型b,那么将a和b的瓶颈层concat在一起,一个全连接层(或者随便你怎么连,试着玩玩没坏处)连起来,输入concat后的图片,训练结果可能比单个网络模型...
    文章 2017-10-02 1564浏览量
  • 第2期Talk实录|词向量的几何分布及其应用

    请问穆博士,word2vec 训练出来的词向量是不是可以理解为带有一定上下文结构信息的向量(跟窗口大小有关),但是我们把训练出来的词向量作为其它任务的输入或者处理加权等相关处理不就破环了原本的结构信息吗?...
    文章 2017-08-01 1285浏览量
  • 吴恩达深度学习课程笔记-Classes 2

    这两种方式的选择,是由你拥有的计算资源决定的,如果你拥有足够的计算机去平行试验许多模型,那绝对采用鱼子酱方式,尝试许多不同的超参数,看效果怎么样 3.3 batch normal Batch归一化会使你的参数搜索问题变得很...
    文章 2020-04-08 972浏览量
  • R:学习Gradient Boosting算法,提高预测模型准确率

    步骤6:到目前为止,在所有用到的学习模型前使用加权平均。但是权重是多少呢?这里权重就是alpha值,alpha的计算公式如下: 是时候实践一下了,下面是个实例 最近我参加了由Analytics Vidhya组织的在线编程马拉松。...
    文章 2017-05-02 1900浏览量
  • 自己也能做出Prisma一样的图片了

    在文章里,作者一个白噪声图片通过梯度下降生成一个接近内容图的图片,以及另一个白噪声图片生成一个接近绘画图风格的图片,并定义了神奇的描述纹理的gram matrix定义了这两个图的损失函数并加权平均当作优化目标...
    文章 2017-08-01 1645浏览量
  • 怎么快速的让网站被收录?搜索引擎的工作原理

    4、相关性计算权重选出初始子集之后,就是对子集中的页面计算关键词相关性的步骤了。计算相关性是排名过程中最重要的一步,影响相关性的主要因素包括如下几个方面:① 关键词常用程度经过分词后的多个关键词,对...
    文章 2021-08-30 50浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    你的损失函数会随着时间减小,但是它会有波动,也会具有更多的「噪声」。用来估计梯度的 batch 大小是你必须选择的另一个超参数。通常,我们希望尽可能地选择能处理的较大 batch。但是我很少见到别人使用比 100 还大...
    文章 2017-12-18 2723浏览量
  • 三角兽首席科学家分享实录:基于对抗学习的生成式对话...

    右边是生成器,通过输入随机的噪声去生成一个假的样本,交给判别器去判别。在反复对抗的学习过程中,判别和生成样本的拟合能力都在提高。这个模型是2014年提出的,很快风靡Image Processing领域。NLP中很多技术是从...
    文章 2018-01-15 962浏览量
  • 【机器学习笔记之五】ARIMA模型做需求预测ARIMA...

    怎么用?代码实例 常见问题?时间序列分析?时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列。生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温。随机过程的特征有...
    文章 2017-08-17 1655浏览量
  • GAN(生成对抗网络)的最新应用状况

    例如,增强学习求解规划问题时,可以 GAN 学习一个 actions 的条件概率分布,agent 可以根据生成模型对不同的 actions 的响应,选择合理的 action。GAN 与 RL 结合的典型工作有:将 GAN 嵌入模仿学习(imitation...
    文章 2017-08-02 2472浏览量
  • 深度解读:GAN模型及其在2016年度的进展

    (2)改进输入z:不直接随机噪声信号,而是可以其它网络根据真实数据x学习一个z,然后再输入G,相当于是对数据x做了一个编码;这一点目前基本上在多数基于GAN的应用中都被采纳;(3)对条件分布建模,由已有数据预测...
    文章 2017-08-01 1622浏览量
  • 初识PCA数据降维

    网上值得参考的资料也不多,这里一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。matlab计算这个例子 z=[1,2;3,6;4,2;5,2] cov(z) ans= 2.9167-0.3333 0.3333 4.0000 可以看出,matlab计算协方差过程中还将元素统一...
    文章 2015-06-27 1452浏览量
  • 【何恺明最新论文】非局部神经网络,打造未来神经网络...

    既然容易起作用的是在低层加,那么使劲加深其实意义不大,加多了这种东西就要考虑梯度消失和引入噪声。毕竟你把背景全都扔进来算。时空同时non-local比单一时间维度或单一空间维度效果都要好。这不是废话吗。Non-...
    文章 2017-11-23 1690浏览量
  • 8种常见机器学习算法比较

    而在LWLR(局部加权线性回归)中,参数的计算表达式为: 由此可见LWLR与LR不同,LWLR是一个非参数模型,因为每次进行回归计算都要遍历训练样本至少一次。优点:实现简单,计算简单;缺点:不能拟合非线性数据. 4.最近...
    文章 2017-08-01 3118浏览量
  • 淘宝短视频多模态融合识别

    淘宝视频分类的难度内容分类与商品类目的区别怎么挑西瓜是“美食_食材选择”&xff0c;怎么吃西瓜是“美食_水果”&xff0c;演示吃西瓜是“美食_吃播”&xff0c;对比不同种类的西瓜是“美食测评”&xff0c;拥有相同商品的视频...
    文章 2021-08-27 25浏览量
  • (转)GAN应用情况调研

    例如,增强学习求解规划问题时,可以GAN学习一个actions的条件概率分布,agent可以根据生成模型对不同的actions的响应,选择合理的action。GAN与RL结合的典型工作有:将GAN嵌入模仿学习(imitation learning)中...
    文章 2017-02-20 1200浏览量
  • 大脑海马体藏有学习本质的秘密,这是DeepMind新发现|...

    尽管DeepMind这个模型去替代大脑中基于模型和无模型的学习方式,但更贴近现实的情况是,在学习和规划过程中,大脑同时展开了多种类型的学习。理解这些学习算法如何配合运转是理解人类和动物大脑的重要一步,也将...
    文章 2018-01-16 1092浏览量
  • 淘宝短视频多模态融合识别

    ▐ 淘宝视频分类的难度内容分类与商品类目的区别怎么挑西瓜是“美食_食材选择”&xff0c;怎么吃西瓜是“美食_水果”&xff0c;演示吃西瓜是“美食_吃播”&xff0c;对比不同种类的西瓜是“美食测评”&xff0c;拥有相同商品的...
    文章 2021-10-08 19浏览量
  • 周志华KDD China技术峰会现场演讲:深度学习并不是在...

    还有这个采样,把一个区域的值一个值代替,这是数据挖掘里对噪声进行平滑的基本技术,也是缩减计算量的基本技术。所以这些都是常见的操作,融合进去了。但是特别要注意的是,其实CNN这个东西新不新呢?并不新。它...
    文章 2017-08-01 1406浏览量
  • 分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

    Stacking是新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization(http://www.machine-learning.martinsewell.com/ensembles/stacking/Wolpert1992.pdf)这篇论文。如果把...
    文章 2017-10-24 1493浏览量
  • 从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步

    在拓扑基础方面,kaldi 的 nnet1 和 nnet2 是以层设计为基础的,也即当你新增加一种神经网络层时需要自己定义它的结构,都有哪些变量,正向怎么算,反向误差怎么传播等等,并且过于复杂的连接方式很难支持。...
    文章 2017-02-13 8547浏览量
  • 干货|算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    现在神经网络常用的东西已经很固定了,你不用再加任何东西就能。但有些时候你觉得这个东西应该work,但它不work,这种情况该怎么办。所以尽管现在很多东西已经纯标准化,但了解这些对于你找问题找错误,还是很重要...
    文章 2017-08-01 1574浏览量
  • tensorfllow MNIST机器学习入门

    对于softmax回归模型可以下面的图解释,对于输入的xs加权求和,再分别加上一个偏置量,最后再输入到softmax函数中: 如果把它写成一个等式,我们可以得到: 我们也可以向量表示这个计算过程:矩阵乘法和向量...
    文章 2017-11-09 1114浏览量
  • 想去机器学习初创公司做数据科学家?...

    我们还可以在相关变量里添加一些随机噪声,使得变量变得彼此不同。但是,增加噪音可能会影响预测的准确度,因此应谨慎使用这种方法。注意:多了解关于回归的知识。问16:什么时候Ridge回归优于Lasso回归?答:你可以...
    文章 2017-05-27 3250浏览量
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