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30個(gè)頂級(jí)Python庫(kù) | 用于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺: 2022-02-28; CDA數(shù)據(jù)分析師出品作者：Matthew Mayo 編譯：Mika 今天我們來(lái)盤點(diǎn)一下有哪些用于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺的頂級(jí)Python庫(kù)。我們盡力將每個(gè)庫(kù)按預(yù)期的使用情況進(jìn)行歸類，希望這能對(duì)大 ...

深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)：回歸問(wèn)題，K折交叉: 2021-11-15; 作者：AI入門學(xué)習(xí) 來(lái)源：小伍哥機(jī)器學(xué)習(xí)中，大部分是分類問(wèn)題，另一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題是回歸問(wèn)題，它預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)值而不是離散的標(biāo)簽，例如，根據(jù)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)明天的氣溫，或者根據(jù)軟件說(shuō)明書預(yù)測(cè)完成軟 ...

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo): 2018-08-29; 深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo) 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前用得最廣泛的一個(gè)定義是“的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所做出 ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù): 2018-08-24; 深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問(wèn)題時(shí)，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta)； ...

深度學(xué)習(xí)之損失函數(shù)與激活函數(shù)的選擇: 2018-08-21; 深度學(xué)習(xí)之損失函數(shù)與激活函數(shù)的選擇在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）反向傳播算法(BP)中，我們對(duì)DNN的前向反向傳播算法的使用做了總結(jié)。其中使用的損失函數(shù)是均方差，而激活函數(shù)是Sigmoid。實(shí)際上DNN可以使用的損 ...

數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦算法的聯(lián)系與差別總結(jié): 2018-07-03; 數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦算法的聯(lián)系與差別總結(jié) 網(wǎng)上搜索了一堆，最后對(duì)這幾個(gè)概念的聯(lián)系與差別總結(jié)如下： 1.數(shù)據(jù)挖掘：data mining，是一個(gè)很寬泛的概念。字面的意思是從成噸的數(shù)據(jù)里面挖掘有用 ...

深度學(xué)習(xí)防止過(guò)擬合的方法: 2018-02-26; 深度學(xué)習(xí)防止過(guò)擬合的方法過(guò)擬合即在訓(xùn)練誤差很小,而泛化誤差很大,因?yàn)槟Ｐ涂赡苓^(guò)于的復(fù)雜,使其”記住”了訓(xùn)練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中有很大防止過(guò)擬合的方法,同樣這些方法很多也 ...

人工智能、大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系和差異: 2017-12-23; 人工智能、大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系和差異網(wǎng)絡(luò)上從不缺乏對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行比較和對(duì)比的文章。文筆各異的人寫出了各式各樣的文章，以此將他們的觀點(diǎn)傳達(dá)給任何愿意傾聽的人。這幾乎是勢(shì)不可擋的。所以 ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域: 2017-11-20; 深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域在本章中，我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí) ...

深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)？ “人工智能”標(biāo)準(zhǔn)有待厘清: 2017-08-03; 深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)？ “人工智能”標(biāo)準(zhǔn)有待厘清人工智能現(xiàn)在是一個(gè)大熱的詞兒，彭博信息研究公司的調(diào)查結(jié)果表明，最近兩年，人工智能在很多公司的電話會(huì)議記錄中出現(xiàn)的頻率大幅上升，收購(gòu)人工智能的意向也開始增 ...

大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別: 2016-12-09; 大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別都是 data-driven 的模型，都是學(xué)習(xí)一種更加 abstract 的方式來(lái)表達(dá)特定的數(shù)據(jù)，假設(shè)和模型都對(duì)特定數(shù)據(jù)廣泛適用。好處是，這種學(xué)習(xí)出來(lái)的表達(dá)方式可以幫助我們更好的理解和 ...

數(shù)據(jù)分析的未來(lái)：合作，深度學(xué)習(xí)，解讀背后的故事: 2016-08-25; 數(shù)據(jù)分析的未來(lái)：合作，深度學(xué)習(xí)，解讀背后的故事諸如“誰(shuí)是典型的亞馬遜客戶？”這樣的簡(jiǎn)單問(wèn)題沒(méi)有意義。他說(shuō)，如今不再可能從少量數(shù)據(jù)點(diǎn)中得出重要結(jié)論?，F(xiàn)在像數(shù)據(jù)分析師這樣的職位需要具備合作或團(tuán)隊(duì)建設(shè) ...

數(shù)據(jù)分析還需深度學(xué)習(xí)以及利用內(nèi)存分析: 2016-06-25; 數(shù)據(jù)分析還需深度學(xué)習(xí)以及利用內(nèi)存分析作為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為眾多企業(yè)解決數(shù)據(jù)危機(jī)的一種重要手段。雖然目前，數(shù)據(jù)分析還在發(fā)展當(dāng)中，但是確實(shí)已經(jīng)為國(guó)內(nèi)不少企業(yè)解決了問(wèn)題，因而潛力巨大 ...

基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言對(duì)話: 2016-06-02; 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言對(duì)話我們?cè)谌粘Ｉ钪薪?jīng)常使用自然語(yǔ)言對(duì)話系統(tǒng)，比如蘋果Siri。現(xiàn)在的對(duì)話系統(tǒng)多數(shù)只能做單輪對(duì)話，可以幫助用戶完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù)，如問(wèn)天氣，查股票（如果做多輪對(duì)話，也是 ...

深度學(xué)習(xí)不能跟人工智能畫上等號(hào): 2016-05-12; 深度學(xué)習(xí)不能跟人工智能畫上等號(hào) 近日百度宣布在一部超算系統(tǒng)Minwa上部署了#深度學(xué)習(xí)#算法，進(jìn)而在ImageNet圖像識(shí)別測(cè)試中取得了只有5.98%錯(cuò)誤率的新紀(jì)錄。無(wú)獨(dú)有偶，F(xiàn)acebook也剛剛宣布對(duì)部分深度學(xué)習(xí)代碼開 ...

深度學(xué)習(xí)中如何實(shí)現(xiàn)Keras模型加載和保存？: 2020-07-22; Keras 是源于 Theano 或者TensorFlow 的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它的設(shè)計(jì)來(lái)源于Torch，編程語(yǔ)言使用的是 Python ，是一個(gè)擁有強(qiáng)大功能、內(nèi)容抽象，而且高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。今天小編給大家分享的就是Kera ...

如何理解深度學(xué)習(xí)中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN？: 2020-07-14; 前面跟大家介紹了RNN與CNN，下面小編簡(jiǎn)單跟大家介紹一下DNN-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，全稱Deep Neural Networks，是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的最大區(qū)別就是：DNN特指全連接 ...

應(yīng)該怎樣理解深度學(xué)習(xí)Caffe？: 2020-07-13; Caffe是深度學(xué)習(xí)框架中經(jīng)常遇到的，那么到底Caffe是什么?我們又應(yīng)該怎樣理解呢?下面，小編對(duì)于Caffe做了一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹，希望對(duì)大家有所幫助。一、Caffe基本概念 Caffe全稱為：Convolutional Architecture ...

12306驗(yàn)證碼為什么那么變態(tài)？都是這項(xiàng)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用給逼的: 2020-06-29; 作者：莫凡來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT(ID：hzdashuju) 導(dǎo)讀：12306為什么要設(shè)置那么復(fù)雜的驗(yàn)證碼機(jī)制呢?就是因?yàn)镺CR。今天聊OCR。 OCR是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)，在圖像識(shí)別方向最為重要的應(yīng)用之一。 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí)：提高深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)效率的計(jì)劃-自我監(jiān)督學(xué)習(xí): 2020-06-09; 盡管深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域做出了巨大貢獻(xiàn)，但它還是有一個(gè)不太好的地方：它需要大量數(shù)據(jù)。這是深度學(xué)習(xí)的先驅(qū)者和批評(píng)家都同意的一件事。實(shí)際上，由于有用數(shù)據(jù)的有限可用性有限以及處理該數(shù)據(jù)的計(jì)算能力不 ...

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