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    导模错误如何解决

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  • 干货|不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响？

    二次损失函数会在神经元犯了明显错误的情况下使得网络学习缓慢，而使用交叉熵损失函数则会在明显犯错的时候学的更快。 今天，我们主要来谈谈不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响？（可以参考英文文献：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/inde...

    文章 行者武松 2018-03-05 1426浏览量

  • 机器学习 101：一文带你读懂梯度下降

    原标题 | Machine Learning 101: An Intuitive Introduction to Gradient Descent 作者 | Thalles Silva 译者 | 汪鹏（重庆邮电大学）、通夜（中山大学） 编辑：王立鱼 英语原文：https://tow...

    文章 雷锋网 2019-07-05 1637浏览量

  • 独家 | 一文读懂神经网络（附解读&案例）

    作者：Matthew Stewart 文章来源：微信公众号 数据派THU 翻译：车前子 校对：陈丹 ---- 本文的知识将提供一个强有力的基础，带你入门神经网络的性能，应用于深度学习应用。 “你的大脑并不产生思想。你的思想塑造了神经网络。”——Deepak Chopra 引文 J. Noceda...

    文章 初商 2019-08-28 1354浏览量

  • 「Deep Learning」读书系列分享第四章：数值计算

    「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍，三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow，神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfellow的老师）、同在蒙特利尔大学的...

    文章 玄学酱 2017-10-24 747浏览量

  • 【Powerdsiger】 逆向工程获取oracle数据库中PMD

       在数据建模过程中，我们建立概念数据模型，通过正向工程生成物理数据模型，生成数据库建库脚本，最后将物理数据模型生成关系数据库。系统数据库设计人员希望能够将数据库设计和关系数据库生成无缝地集成起来，如何保证物理数据模型与其对应数据库之间的双向同步成为数据建模非常关键的一点。Powerdesign...

    文章 yangyi_dba 2011-11-08 789浏览量

  • 《c++语言导学》——3.4　错误处理

    本节书摘来自华章计算机《c++语言导学》一书中的第3章，第3.4节,［美］　本贾尼·斯特劳斯特卢普 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.4　错误处理 错误处理是一个略显繁杂的主题，它的内容和影响都远远超越了语言特性的层面，而应归结为程序设计技术和工具的范畴。不过C++还是提...

    文章 华章计算机 2017-07-03 1153浏览量

  • 《 深层学习：心智如何超越经验》导读

    前　言 Deep Learning: How the Mind Overrides Experience 本书的主题是，人类拥有一些能够使他们超越过去经验的束缚并以新颖的方式来行动和思考的认知加工过程，它们与学习心理学理论中常常设想的那些认知加工过程并不相同。这种被我称为深层学习或者更准确地说是非...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1505浏览量

  • 【Powerdsiger】 逆向工程获取oracle数据库中PMD

      在数据建模过程中，我们建立概念数据模型，通过正向工程生成物理数据模型，生成数据库建库脚本，最后将物理数据模型生成关系数据库。系统数据库设计人员希望能够将数据库设计和关系数据库生成无缝地集成起来，如何保证物理数据模型与其对应数据库之间的双向同步成为数据建模非常关键的一点。Powerdesigne...

    文章 北在南方 2016-04-14 2120浏览量

  • 浅谈神经网络算法

    我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类，是在平面...

    文章 长征6号 2016-09-26 923浏览量

  • 带你读《C++语言导学》之三：模　块　化

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 A Tour of C++, Second Edition 模　块　化 我打断你的时候你不许打断我。—温斯顿·丘吉尔 3.1　引言 一个C++程序包含许多独立开发的部分，例如函数（参见1.2.1节）、用户自定义类型（参见第2章）、类层次（参见4.5节）和模板（...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-07 331浏览量

  • 【0525 - 0529 直播导视 | PPT 下载】相约Alibaba Cloud Native Day 杭州站、阿里云EDAS 3.0版重磅升级发布会

    *本预告时间仅供参考，最终直播时间以直播间信息为准。*本文提供直播PPT下载，请在对应直播介绍处查看。 本周直播重磅推荐： 从零开始轻松入门OSS！阿里云工程师韩笠与你分享亲身运维模式转型经历及宝贵工作经验。 阿里云新品发布会第95期：阿里云EDAS 3.0版重磅升级发布会重磅来袭！ 2020...

    文章 开发者社区 2020-05-22 357浏览量

  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

      什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2208浏览量

  • 如何运用结构化思维进行故障处理

    近期收到朋友赠送的一本书—《深入浅出MySQL》。闲暇之余，阅读了部分章节，书中针对故障处理一节，给我印象颇深。书中提炼出的一些方法论，正是我之前在团队中推广的方法。其目的是为了将故障应急操作标准化，进而提升处理效率。推而广之，这其实是一种结构化思维在具体工作中的体现。而这种思想在某具体工作、乃至...

    文章 宜信技术学院 2019-10-15 5049浏览量

  • 业内首发车道级导航背后——详解高精定位技术演进与场景应用

    导读10月30日，华为联合高德、千寻发布了业内首家面向手机用户的车道级导航应用。在这背后是高精度定位技术不断演进发展，最终走向成熟量产的过程。本文将结合高德地图在车道级导航及自动驾驶等领域的工作，分享我们对于高精度定位技术演进的思考，以及在高精定位实际落地应用中的一些实践。 一、高德定位技术概述...

    文章 高德技术小哥 2020-11-06 629浏览量

  • 阿里巴巴高德地图首席科学家任小枫：高精算法推动高精地图落地

    2020云栖大会于9月17日-18日在线上举行，阿里巴巴高德地图携手合作伙伴精心组织了“智慧出行”专场，为大家分享高德地图在打造基于DT+AI和全面上云架构下的新一代出行生活服务平台过程中的思考和实践，并重点分享了「高精地图、高精算法、智能时空预测模型、自动驾驶、AR导航、车道级技术」等话题。 「...

    文章 高德技术小哥 2020-09-24 1536浏览量

  • 使用python创建自己的第一个神经网络模型吧！

           神经网络（NN），也被称为人工神经网络（ANN），是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域应用广泛。德国资深机器学习专家Andrey Bulezyuk说到，“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够有效地模拟各种...

    文章 【方向】 2018-10-03 6257浏览量

  • 跟我一起数据挖掘（15）——线性回归

    线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自...

    文章 skyme 2016-05-05 1357浏览量

  • 搞机器学习/AI有什么必备的数学基础？| 经验之谈+资源大全

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 今天是开学第一天！心里只有学习的量子位，发现Hacker News上又有高分话题，而且还跟学习有关！ 这次讨论的主题是： 想搞机器学习/AI需要怎样的数学基础，有什么推荐的入门资料/课程？ 凡事总须研究，才会明白。看到这个话题，心里只有学习的量子位（...

    文章 行者武松 2018-01-16 653浏览量

  • 如何欺骗神经网络，让它把熊猫识别为秃鹫

    摘要：本文作者基于论文阅读及实测，以尝试欺骗神经网络的方式，从工具安装到模型训练，逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时，它找到了我在八月拍摄的这张纽约地平线的照片，而我之前并未对...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1309浏览量

  • 干货 | 6 种激活函数核心知识点，请务必掌握！

    我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天我们就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoi...

    文章 技术小能手 2018-08-13 2082浏览量

  • 专治数仓疑难杂症！美团点评 Flink 实时数仓应用经验分享

    整理 | 青渊（Flink 社区志愿者）校对 | 青雉（Flink 社区志愿者）作者 | 黄伟伦@美团点评 摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下： 实时数仓建设目的 如何建立实时数仓 仓库质量保证 Tips：点击...

    文章 阿里云实时计算Flink 2020-07-04 825浏览量

  • 在Eclipse中新建Maven Web项目

    1、Maven配置及介绍 　　Maven官网：http://maven.apache.org/ 　　以前开发Java Web工程时，需要导入很多依赖包，但是随着工程逐渐变大，所管理的包越来越多，有必要使用工具来管理这些包，这样不需要我们手动导入；Maven就是为了解决管理jar的问题。 　　如下，...

    文章 技术小胖子 2017-11-09 711浏览量

  • GANs正在多个层面有所突破

    作者：inFERENce 翻译：余志文 去年我一直在研究如何更好地调整GANs中的不足，但因为之前的研究方向只关注了损失函数，完全忽略了如何寻找极小值问题。直到我看到了这篇论文才有所改变： 详解论文: The Numerics of GANs 我参考了Mar的三层分析，并在计算层面上仔细考虑...

    文章 技术小能手 2017-10-24 1079浏览量

  • 学习人工智能必须攻克三道门槛：数学基础、英语水平与编程技术

    基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。下面，给大家具体分析一下人工智能入门的三道门槛。 门槛一：数学基础 我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的...

    文章 wzymaster 2019-11-29 1485浏览量

  • 独家 | 如何解决深度学习泛化理论

    我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。 动机 深度学习目前正被用于方方面面。但是，人们经常批评它缺乏一个基础理论，能够完全解释其为什么能如此神奇。最近，神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习比作“炼金术”。 尽管解释深度学习泛化...

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  • 目标检测101：一文带你读懂深度学习框架下的目标检测

    从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。 如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。 目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类...

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  • 解读数据传输DTS技术架构及最佳实践

    摘要：8月24日，阿里云数据库技术峰会到来，本次技术峰会邀请到了阿里集团和阿里云数据库老司机们，为大家分享了一线数据库实践经验和技术干货。在本次峰会上，阿里巴巴高级技术专家付大超(千震)针对于云计算时代最好的数据传输产品阿里云DTS的架构设计、基本原理以及相关的应用场景进行了精彩分享。帮助大家了解...

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    编者按：机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面，没有考虑到软件开发和交付，不适合专业程序员，他...

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    . 导 读 人工智能的倡导者与以人为中心的方法的支持者之间的争论其实是一个错误的二分法。机器当然可以帮助人们解决面对的问题，但是它们很少能单独完成任务。为了更有效，机器必须向人类学习与人相关的知识。创建和实现准确的人工智能系统要求人的知识的输入。 这并不意味着我们不能从自动化和人工智能上得到应...

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    小叽导读：在高风险分类（例如：高死亡率疾病监测、自动驾驶等场景）中控制假阳性率是非常重要的，由算法得出的结果将对个人产生巨大的影响。遗漏一名潜在病人的风险，远远高于误诊一名正常人。因此，我们希望在保证分类器假阳性率(即错误地将负样本分类为正样本的概率) 低于某个阈值 τ 的前提下，最小化其误分正样...

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