• 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是...

    也许你要说,这么简单的东西干嘛非要往神经元上去靠,这不是把问题复杂化了么?好吧,这个问题我也先不做解释,我们再看下一个例子。x既然可以是一个一维的向量,那其实也可以是5维的(就如上图这样),当然也可以是...
    文章 2017-09-04 2299浏览量
  • 机器学习中的规则化范数(L0,L1,L2,核范数)

    至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂。通俗的讲就是应试...
    文章 2017-11-09 999浏览量
  • 范数规则化之核范数与规则项参数选择

    那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(低秩)。OK,OK,那我们得知道Low-Rank是啥?用来干啥的?我们先来回忆下线性代数里面“秩”到底是啥?举个简单的例子吧: 对上面的线性方程组,第一个方程和第二个方程...
    文章 2017-09-03 1703浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    至于过拟合是什么,上面也解释了,就是模型训练时候的误差很小,但在测试的时候误差很大,也就是我们的模型复杂到可以拟合到我们的所有训练样本了,但在实际预测新的样本的时候,糟糕的一塌糊涂。通俗的讲就是应试...
    文章 2015-12-29 881浏览量
  • 【干货】推荐系统原理介绍

    具体的逻辑回归,又分为线性和非线性的。其他的机器学习算法还有:K均值聚类算法,Canopy聚类算法,等等。有兴趣的同学可以看看July的文章。链接在最后的阅读原文。LR逻辑回归分为三个步骤: 提取特征值 通过用户...
    文章 2017-05-02 1462浏览量
  • SVM-支持向量机算法(一)

    支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立...
    文章 2016-05-05 2713浏览量
  • 计算广告关键技术:他们怎么什么都知道?

    “要是知道你正在干嘛就好了”媒体网站嘴里嘟囔着,突然脑海中灵光一闪,大叫一声:(图片来自网络) 5.1.2 上下文标签关键技术 一句话解释上下文标签的做法:吃的是URL,挤的是标签。“我当然知道他在干嘛!我有日志...
    文章 2017-05-18 3187浏览量
  • 机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑

    究竟我们研究人脸识别算法干嘛用?这里简单谈两个方面的应用,一者娱乐用,另一者那是相当的“不娱乐”啊。先说前者,举个栗子就是百度魔图去年搞的“pk大咖明星脸”(测测你与哪个明星长得像,如图2a)和“全民大...
    文章 2017-05-02 1017浏览量
  • 机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑

    究竟我们研究人脸识别算法干嘛用?这里简单谈两个方面的应用,一者娱乐用,另一者那是相当的“不娱乐”啊。先说前者,举个栗子就是百度魔图去年搞的“pk大咖明星脸”(测测你与哪个明星长得像,如图2a)和“全民大...
    文章 2017-05-02 1720浏览量
  • 浅谈Logistic回归及过拟合

    产生这个现象的原因是存在一些无法正确分类的样本点,也就是我们的数据集并非线性可分,但我们的logistic regression是线性分类模型,对非线性可分情况无能为力。然而我们的优化程序并没能意识到这些不正常的样本点...
    文章 2016-06-13 2051浏览量
  • 2014-04-03研究笔记整理

    在肖柯的硕士毕业论文中《基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究》,他的总体思路是利用cca提取出fmri图像在时间和空间上两个相关系数,也就是两个特征,然后利用pca,对这两个特征进行融合,得的一个综合的相关...
    文章 2017-06-30 1331浏览量
  • MobileNet教程:用TensorFlow搭建在手机上运行的图像...

    为解决这个问题,我们可以挨个浏览每张图片然后手动进行标注,但如果是这样那我们还要Deep learning干嘛呢?实际上,我们将在所有数据的基础上重新训练一个大型的网络(比如Inception V3),注意要通过early ...
    文章 2018-01-08 1831浏览量
  • 智能的过去和未来,谢耘演讲实录

    这个事情形式模仿到今天为止别没有产生很了不起的结果,所谓结果就是非线性函数,非线性函数对样本集合按照最小差来拟合的过程,这个几百年就有了,所以形式模仿并没有成果。真正成功的是后两个,分别是机制模仿和...
    文章 2017-05-02 1145浏览量
  • TensorFlow 基础实战

    初识 TensorflowTensorflow 是干嘛的&xff0c;就不过多赘述了&xff0c;小伙伴们可以访问官网来详细了解https://www.tensorflow.org/基础概念•张量•指令•图•会话张量&xff1a;张量是任意维度的数组标量&xff0c;是零维数...
    文章 2022-05-19 47浏览量
  • 【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未...

    卷积网络见解深(深度学习入门系列之九)卷地风来忽吹散,积得飘零美如画(深度学习入门系列之十)局部连接来减参,权值共享肩并肩(深度学习入门系列之十一)激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十...
    文章 2017-05-22 34174浏览量
  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门...

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”...
    文章 2017-06-25 36614浏览量

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