• 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

    这是因为机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务,其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度,也就是说,机器学习算法有「拟合正确规则的前提下,进一步拟合噪声」的能力。而传统的函数拟合问题(如机器人系统辨识)...
    文章 2017-08-02 1201浏览量
  • 邓滨:信号处理+深度学习才能实现语音交互

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主...当用户使用手持模式拨打电话时主麦靠在嘴边而副麦朝向外界,当外界环境充斥噪声时主麦玉副麦都会收到有效语音与噪声的混合声音,但对比两个麦克风,主麦收到用户的有效语音...
    文章 2018-09-07 1286浏览量
  • 业界|如何达到Kaggle竞赛top 2%?...

    他在多年竞赛中总结了一套特征探索和构建更好机器学习模型的标准方式,本文将介绍这套方法。在数值数据上构建任意监督学习模型的一个重要方面是理解特征。查看模型的部分依赖图可帮助理解任意特征对模型输出的影响...
    文章 2018-11-13 1359浏览量
  • 深入浅 WebRTC AEC(声学回声消除)

    噪声抑制需要准确估计出噪声信号,其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号,进而参与降噪,常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列...
    文章 2021-01-25 455浏览量
  • 深入浅 WebRTC AEC(声学回声消除)

    噪声抑制需要准确估计出噪声信号,其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号,进而参与降噪,常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列...
    文章 2021-01-25 188浏览量
  • 一文读懂ML中的解析解与数值解

    什么算法最适合我的数据?如何对我的算法进行调参?本文将为你解释为什么没有一个机器学习专家能对上述问题给直接答案。事实上,找到合适的数据、算法、参数是应用机器学习的难题,也是你唯一需要努力解决的部分。...
    文章 2018-04-28 10679浏览量
  • 受压缩感知启发,斯坦福 AI 研究院提出新的无监督表示...

    实际上,「UAE」目标函数的期望值是通过蒙特卡洛方法来估计的:数据信号 x 是从训练数据集 D 中采样得到的,测量数据 y 是从一个允许重参数化的假设的噪声模型(各向同性的高斯分布)中采样得到的。根据对恢复过程的...
    文章 2019-06-19 731浏览量
  • 详解语音处理检测技术中的热点——端点检测、降噪和...

    有了以上的理论作为基础,理解降噪的原理就容易多了,噪音抑制的关键是提取出噪声的频谱,然后将含噪语音根据噪声的频谱做一个反向的补偿运算,从而得到降噪后的语音。这句话很重要,后面的内容都是围绕这句话展开的...
    文章 2017-08-01 1335浏览量
  • 机器学习大牛最常用的5个回归损失函数,你知道几个?

    分类、回归问题损失函数对比 均方误差 均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数,计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和,公式如图。下图是MSE函数的图像,其中目标值是100,预测值的范围从-10000到10000,Y轴...
    文章 2018-06-21 1558浏览量
  • 一个数据分析报告的框架

    后续改进:分析目前存在的问题,并给解决改进防范 致谢 附件:详细数据 项目背景&项目进度 项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两...
    文章 2017-08-01 1332浏览量
  • 老生常谈:什么样的(机器学习)结果才有推广(泛化)价值

    对比分歧相比,持续的对比分歧给了更准确的样本,代价是更高的方差更新。在计算曲率时,无Hessian优化比随机梯度下降更好,但实现起来要困难得多,而且每次迭代的成本都要高得多。Dropout是为了减少过度拟合,...
    文章 2018-05-10 1618浏览量
  • ECCV18|谷歌普林斯顿提出首个端到端立体双目系统深度...

    而我们的方法首先标深度估计的误差,然后计算视差中的相应误差。为了评估ASN的子像素精度,我们记录了相机在平坦的墙壁前记录的100帧图像,相机距离墙壁的范围从500毫米到3500毫米不等,还有100帧,然后让相机成50...
    文章 2018-08-08 4360浏览量
  • (转载)浅谈高斯过程回归

    下面着重说一下有噪声情况下的结果,以及此情况下和Ridge Regression的神秘联系。当观测点有噪声时候,即,y=f(x)+noise,where noise~N(0,sigma^2) 我们有 发现没,唯一区别就是 K 变成 了 Ky,也就是多加了一个...
    文章 2018-10-06 7747浏览量
  • DeepMind无监督表示学习重大突破:语音、图像、文本、...

    最后,我们依赖噪声对比估计(Noise-Contrastive Estimation)损失函数,与在自然语言模型中学习词嵌入的方法类似,允许对整个模型进行端到端的训练。对比预测编码 图1:对比预测编码的概览,即我们提出的表示学习...
    文章 2018-07-13 3286浏览量
  • 从ICLR和NIPS上解读对比学习最新研究进展(一)

    里面介绍了对比学习是什么&xff0c;以及该技术如何应用在各个领域中&xff0c;包括MoCo、SimCLR、BYOL、SwAV、SimCSE等&xff1b;另一篇则梳理了ICLR2021上对比学习在NLP领域六大方向中的应用&xff0c;均收获了很多小伙伴们的...
    文章 2022-04-25 57浏览量
  • 浅谈高斯过程回归

    下面着重说一下有噪声情况下的结果,以及此情况下和Ridge Regression的神秘联系。当观测点有噪声时候,即,y=f(x)+noise,where noise~N(0,sigma^2) 我们有 发现没,唯一区别就是 K 变成 了 Ky,也就是多加了一个...
    文章 2016-03-01 1314浏览量
  • 深度解读:GAN模型及其在2016年度的进展

    具体来说,作者将GAN的优化问题求解中的步骤进行分解,将真实数据分布的估计问题转化为某种divergence的最小化问题,而这个divergence就正是作者定义的f-divergence的一种特例。最后,作者利用GAN模型框架结合不同...
    文章 2017-08-01 1706浏览量
  • 【转】听说你了解深度学习最常用的学习算法:Adam优化...

    目标适用于解决包含很高噪声或稀疏梯度的问题超参数可以很直观地解释&xff0c;并且基本上只需极少量的调参Adam 优化算法的基本机制Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率&xff08;即 alpha&...
    文章 2022-05-22 43浏览量
  • 怎样创建合适的告警处理流程?

    分析告警历史,找任何可能应该定级为非常规严重等级的常见问题(比如,假超时可能应标记为低严重性,尽管在其他更高的层级中,超时应归类为高严重性) 决定衡量的级别(例如,低、中、高)。你可以添加更多的级别...
    文章 2016-01-14 2434浏览量
  • 车载多传感器融合定位方案:GPS+IMU+MM

    横向对比结果表明,在器件成本不到竞品成本10%的情况下,不超过某一阈值的位置误差、方向误差和速度误差的占比均在90%以上,相对竞品,提高了1%~5%。主辅助路识别准确率优于90%,相对于竞品提高了15%。纵向对比结果...
    文章 2019-08-20 2750浏览量
  • 一文深层解决模型过拟合

    1.2 拟合效果的深入分析对于拟合效果除了通过训练、测试的误差估计其泛化误差及判断拟合程度之外&xff0c;我们往往还希望了解它为什么具有这样的泛化性能。统计学常用“偏差-方差分解”&xff08;bias-variance ...
    文章 2022-06-07 9浏览量
  • 智能监控视频分析:基础技术尤为重要

    智能监控视频分析的目标是“看懂”监控场景内容的语义(semantics),即给人能够理解的分析结果,如这里发生了什么,这里有什么等。它包含多种智能分析技术,如行为识别、入侵检测、遗留物检测、群体行为识别、违规...
    文章 2017-07-03 1765浏览量
  • 带你读《传感器系统:基础及应用》之三:放大器和滤波...

    通常情况下,由于在信号中存在噪声、未知和无用的干扰以及误差,所以信号调理在组件互连和系统集成中很重要。因此,信号调理是仪器仪表研究中重要的课题。3.1.2 本章内容 本章详细介绍与放大和滤波相关的信号调理...
    文章 2019-11-11 1383浏览量
  • 机器学习中的规则化范数(L0,L1,L2,核范数)

    从优化或者数值计算的角度来说,L2范数有助于处理 condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题。哎,等等,这condition number是啥?我先google一下哈。这里我们也故作高雅的来聊聊优化问题。优化有两大难题...
    文章 2017-11-09 999浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    回到第一句话:从优化或者数值计算的角度来说,L2范数有助于处理 condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题。因为目标函数如果是二次的,对于线性回归来说,那实际上是有解析解的,求导并令导数等于零即可...
    文章 2015-12-29 881浏览量
  • 深度学习教程|AI应用实践策略(下)

    在这种情况下可以在错误分析途中,增加一列多色滤镜(Instagram滤镜和Snapchat滤镜),再过一遍,并确定新的错误类型百分比,这个分析步骤的结果可以给一个估计,是否值得去处理每个不同的错误类型。最终汇总到上述...
    文章 2022-04-21 104浏览量
  • 基于 R语言的判别分析介绍与实践(1)

    2.2.2 多个预测变量Fig 6.LDA 多分类多个预测变量问题Fig 6 所示是三个预测变量分三类的情况。首先&xff0c;LDA 求的判别函数使各类质心与大质心之间的距离最大化&xff0c;同时使各类质心之间的方差最小。接下来&xff0c...
    文章 2022-05-21 28浏览量
  • AR/VR硬件的多传感器快速标定方案

    原因是IMU内参标定结果会给IMU器件的噪声,双目(单目)相机的外参(内参)标定结果能够提供一个较好的相机模型初值,这就能够让相机-IMU标定算法能够更精确的估计外参和时间偏移.4.1 IMU内参标定所谓IMU内参标定,...
    文章 2021-06-22 817浏览量
  • 应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别

    CNN-DNN,在DNN前增加一到两层的卷积层,以提升对不同说话人的可变长度声道(vocal tract)问题的鲁棒性,对比于单纯DNN,CNN-DNN性能有一定幅度(5%)的提升 CLDNN及CDL,在这两个模型中,CNN只处理频率轴的变化,...
    文章 2017-10-24 2310浏览量
  • 《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一第...

    其中,弗吉尼亚公路与运输局的咨询部门对比了政策变化前后,州内 20 个交叉路口的交通事故发生情况。他们发现,在允许红灯右转之前,这些交叉路口发生了 308 次事故,而在允许红灯右转之后,相同时间内发生了 337 次...
    文章 2017-05-02 2847浏览量
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