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為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有泛化能力？

2023-03-30

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計(jì)算模型，它通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征，自動(dòng)提取和表達(dá)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，并能夠推廣到未見過的數(shù)據(jù)中。這種能力被稱為泛化能力。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力可以歸結(jié)為以下幾個(gè)原因： 模型參數(shù)的優(yōu)化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎？

2023-03-30

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種用于圖像、音頻等數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN中的卷積層(Convolutional Layer)是其中最重要的組成部分之一，它通過應(yīng)用卷積核(Kernel)來提取圖像中的特征。 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)loss突然增大是什么原因？

2023-03-30

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識別等領(lǐng)域。在訓(xùn)練CNN時(shí)，我們通常使用反向傳播算法來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并通過監(jiān)控?fù)p失函數(shù)的變化來評估模型的性能。在訓(xùn)練 ...

如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)上？

2023-03-30

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，通常用于處理圖像數(shù)據(jù)，但它也可以應(yīng)用于一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在本文中，我們將探討如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并介紹一些常見的技術(shù)和方法。 什么是一維時(shí)間 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)證集loss一直不下降，這怎么解決呢？

2023-03-30

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常重要的任務(wù)。通常，我們會(huì)將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，用于訓(xùn)練和測試我們的模型。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們希望看到訓(xùn)練集的損失值（loss）不斷下降，這表明隨著時(shí)間的推移， ...

LSTM模型后增加Dense（全連接）層的目的是什么？

2023-03-28

LSTM模型是一種用于處理時(shí)序數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠有效地捕捉時(shí)間上的依賴關(guān)系。然而，在一些應(yīng)用場景中，單純使用LSTM模型可能無法達(dá)到預(yù)期的效果，這時(shí)候可以考慮在LSTM模型后增加Dense（全連接）層來進(jìn)一 ...

為什么lstm在時(shí)序預(yù)測上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法？

2023-03-27

LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常被用于時(shí)序預(yù)測任務(wù)。它可以捕獲長期依賴性，因?yàn)樗哂袃?nèi)存單元來記住過去的信息。然而，在實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下，LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中，我 ...

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）現(xiàn)在可以研究的方向有哪些呢？

2023-03-27

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中備受關(guān)注的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它主要用于處理圖數(shù)據(jù)，并且在社交網(wǎng)絡(luò)、生物信息學(xué)和交通路網(wǎng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。目前，GNN的研究方向涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域，本文將從以下幾 ...

為什么有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加入注意力機(jī)制后效果反而變差了？

2023-03-23

注意力機(jī)制是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛的技術(shù)，能夠幫助模型更好地理解輸入數(shù)據(jù)，提高模型的性能和精度。然而，有時(shí)候加入注意力機(jī)制后模型的效果并沒有得到明顯的提升，甚至?xí)儾?。那么，為什么有的神?jīng)網(wǎng)絡(luò)加入注 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的偏置（bias）究竟有什么用？

2023-03-23

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的偏置（bias）是一個(gè)常數(shù)，它被添加到每個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)輸入中。雖然它只是一個(gè)小的常數(shù)項(xiàng)，但卻在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中起著重要的作用。在本文中，我們將詳細(xì)探討偏置的作用及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要性。 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行回歸預(yù)測？

2023-03-23

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的非線性建模能力和自適應(yīng)性。在回歸預(yù)測問題中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被用來對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合，從而預(yù)測相關(guān)的輸出值。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸預(yù)測 ...

LSTM里Embedding Layer的作用是什么？

2023-03-22

LSTM是一種經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領(lǐng)域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入層）是非常重要的一部分，它可以將輸入序列中的每個(gè)離散變量映射成一個(gè)連續(xù)向量，從而便于 ...

如何實(shí)現(xiàn)用遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行因子挖掘？

2023-03-22

因子挖掘是指從數(shù)據(jù)中尋找影響目標(biāo)變量的關(guān)鍵因素，它在金融、醫(yī)學(xué)、生物等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的因子挖掘方法。本文將介紹如何使用這兩種方法進(jìn)行因子挖掘，并對其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。 ...

pytorch如何設(shè)置batch-size和num_workers，避免超顯存, 并提高實(shí)驗(yàn)速度？

2023-03-22

PyTorch 是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，在使用過程中，設(shè)置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 與 Num Workers 的設(shè)置關(guān)系到 GPU 內(nèi)存的使用和訓(xùn)練速度。 在 PyTorch 中，通過 DataLoader ...

如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測？

2023-03-22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，已被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測和分類問題。其中一個(gè)常見的應(yīng)用是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連續(xù)型變量的回歸預(yù)測。本文將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這個(gè)任務(wù)。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先，我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些？

2023-03-22

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常流行的算法。兩種算法都采用了 boosting 方法來提高分類或回歸效果，但在實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)上還是有一些區(qū)別的 ...

如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過add的方式融合特征？

2023-03-15

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的計(jì)算模型，具有自主學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，融合特征的方式有很多種，其中通過add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見的方法。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每層都會(huì)提取出輸入數(shù)據(jù)的一組特征，這 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加上注意力機(jī)制，精度反而下降，為什么會(huì)這樣呢？

2023-03-14

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的結(jié)合已經(jīng)成為了自然語言處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)將注意力機(jī)制加入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中時(shí)，模型的精度反而下降了。為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？本文將從 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

2022-10-25

數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

2022-10-19

數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...