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摘要：深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由等人于年提出。但是自年以來，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，取得了突破性的進展。 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦...
摘要：的堆疊起來構(gòu)成，其中訓(xùn)練較高層的時加入了。作為非線性降維方法在圖像和文本降維實驗中明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。根據(jù)實驗提出了對的的一種解釋。設(shè)計實驗驗證兩種因素的作用。傳統(tǒng)算法并不是以較大化為目標(biāo)的，另有證明算法不對應(yīng)任何優(yōu)化目標(biāo)函數(shù) A?Fast?...
摘要：分享一下組會的講稿?，F(xiàn)在的應(yīng)用主要在于和語言以及圖像的分類和回歸。而卻由的命名可以看到的核心思想是做。這源自于在年提出的的思想。如下圖其作為一種而廣為使用。這是因為的比較少，一般都是二分類問題，減輕了的傳遞效應(yīng)。 分享一下組會的講稿。...
摘要：本篇博文主要是根據(jù)的那篇文章簡單介紹下，然后通過個簡單的實驗來說明實際編程中該怎樣應(yīng)用。當(dāng)然作者也從數(shù)學(xué)上給出了一定的解釋。自頂向下的生成模型觀點的解釋。信息論觀點的解釋。 前言： 當(dāng)采用無監(jiān)督的方法分層預(yù)訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值時，為了...
摘要：感知器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最簡單的形式，單層雙輸入感知器的結(jié)構(gòu)如下感知器的作用是將輸入分類，超平面有線性分割函數(shù)定義下圖是感知器的線性分割兩輸入感知器和三輸入感知器的情形。計算隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出其中是隱藏層神經(jīng)元輸入的個數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面...
摘要：毫無疑問，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)是主流。所以科技巨頭們包括百度等紛紛通過收購深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司來招攬人才。這項基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺技術(shù)已經(jīng)開發(fā)完成，正在測試。 在過去的三十年，深度學(xué)習(xí)運動一度被認(rèn)為是學(xué)術(shù)界的一個異類，但是現(xiàn)在，?Geoff H...
摘要：深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記整理系列作者聲明該的學(xué)習(xí)系列是整理自網(wǎng)上很大牛和機器學(xué)習(xí)專家所無私奉獻的資料的。但是自年以來，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，取得了突破性的進展。 Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）學(xué)習(xí)筆記整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy...
摘要：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類回歸，密度估計聚類，深度學(xué)習(xí)，，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)給定一組數(shù)據(jù)，為，。由于不需要事先根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)去聚類器，故屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。 Deep Learning是機器學(xué)習(xí)中一個非常接近AI的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
營銷賬號總被封？TK直播頻繁掉線？雙ISP靜態(tài)住宅IP+輕量云主機打包套餐來襲，確保開出來的云主機不...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
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社區(qū)管理員
白馬嘯西風(fēng)