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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否代替決策樹(shù)算法？

2023-03-22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)算法是兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它們各自有著自己的優(yōu)缺點(diǎn)。在選擇使用何種模型時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行考慮。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)算法，并探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以代替決策樹(shù)算法。 首先，我 ...

如何形象的解釋為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好？

2023-03-22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法的不斷進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜。其中一個(gè)重要的因素就是層數(shù)的增加。在這篇文章中，我們將探討為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好。 首 ...

哪位高手能解釋一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核？

2023-03-22

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，其核心組成部分之一就是卷積層。在卷積層中，卷積核扮演著至關(guān)重要的角色，它是用于特征提取的基本操作單元。 卷積核是一個(gè)小矩陣，通常為正方形，其大小由用戶定義。卷積核通過(guò)移 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么？

2023-03-22

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN）是兩種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它們有許多共同點(diǎn)，但在某些方面也有區(qū)別。 首先，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī) ...

梯度下降法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易收斂到局部最優(yōu)，為什么應(yīng)用廣泛？

2023-03-22

梯度下降法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為常用的優(yōu)化算法，它的主要思想是通過(guò)不斷迭代來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，從而使得損失函數(shù)逐漸逼近全局最小值。然而，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的非凸性和高維度特征，因此梯度下降法容易收 ...

什么是 end-to-end 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2023-03-22

端到端（end-to-end）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的模型架構(gòu)。它是一種能夠直接從原始數(shù)據(jù)中提取特征并輸出最終結(jié)果的模型，不需要顯式地進(jìn)行手動(dòng)特征提取或分步驟處理。 在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 warmup 策略為什么有效,有什么理論解釋么？

2023-03-22

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，我們往往會(huì)使用warmup策略來(lái)提高模型的性能。這個(gè)策略簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是在訓(xùn)練開(kāi)始時(shí)，將學(xué)習(xí)率設(shè)置為一個(gè)較小的值，并逐步增加到預(yù)設(shè)的值。這樣做的原因和理論解釋有什么呢？接下來(lái)我們來(lái)詳細(xì)探討 ...

如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)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(guò)add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見(jiàn)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 ...

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的？

2023-03-15

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型，其全稱為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory Network）。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LSTM網(wǎng)絡(luò)具有更好的長(zhǎng)期依賴性和記憶能力，因此能夠有效地處理時(shí)間序 ...

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(lái)，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(yǔ)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 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以（理論上）擬合任何函數(shù)？

2023-03-08

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于多層非線性變換的模型，由于其強(qiáng)大的擬合能力和廣泛的應(yīng)用，成為了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的熱門算法之一。在理論上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合任何函數(shù)，這得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化方法。 首先，神經(jīng) ...

AdaGCN：將傳統(tǒng)方法AdaBoost用于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果會(huì)如何（CDA干貨內(nèi)容分享）

2022-01-14

來(lái)源：機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜 Github：https://github.com/datake/AdaGCN 深度圖模型仍是一個(gè)有待研究的問(wèn)題，關(guān)鍵之處在于如何有效地匯聚來(lái)自多跳鄰居節(jié)點(diǎn)的特征信息。在本文中，通過(guò)將AdaBoost融入到 ...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)模型

2018-08-29

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)模型 為用戶提供建議的平臺(tái)。協(xié)同過(guò)濾算法是推薦系統(tǒng)中使用的主要算法之一。這種算法簡(jiǎn)單、高效;然而，數(shù)據(jù)的稀疏性和方法的可擴(kuò)展性限制了這些算法的性能，并且很難進(jìn)一步提高推薦結(jié)果 ...

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 ...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示

2018-08-17

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入并流經(jīng)激活閾值的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。 遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種能夠?qū)χ拜斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部存儲(chǔ)記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以他們能 ...

對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門級(jí)理解

2018-08-16

對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門級(jí)理解 在省略了不少計(jì)算、優(yōu)化的過(guò)程的情況下記錄了一些自己對(duì)一下三個(gè)算法整體思路和關(guān)鍵點(diǎn)的理解，因此也只能說(shuō)是“入門級(jí)理解”。以下是目錄索引。 貝葉斯 樸素貝葉斯 ...

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中過(guò)擬合的問(wèn)題

2018-07-26

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中過(guò)擬合的問(wèn)題 在訓(xùn)練的時(shí)候你的模型是否會(huì)出現(xiàn)訓(xùn)練時(shí)速度很慢？或者預(yù)測(cè)結(jié)果與訓(xùn)練結(jié)果相差過(guò)大的現(xiàn)象？那我們可能就需要處理一下過(guò)擬合的問(wèn)題了。 首先看一下overfitting維基百科上的一些信 ...

常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2018-07-25

常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前向反饋網(wǎng)絡(luò)和感知器是直線向前的，信息從前向后（分別是輸入和輸出）傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被描述成多層，其中每一層都由輸入、隱藏層、輸出單元構(gòu)成。一層單一網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部絕對(duì)不會(huì)有任何連接而 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2017-03-14

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機(jī)梯度下降法（stochastic gradient descent）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用，這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface)，如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) ...

大數(shù)據(jù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 護(hù)航民生安全

2016-11-24

大數(shù)據(jù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 護(hù)航民生安全 “民生”一詞最早出現(xiàn)在《左傳·宣公十二年》，所謂“民生在勤，勤則不匱”。 勤，最通俗的解釋在于“盡力多做，不斷地做?！薄掇o?！分袑?duì)于“民生”的解釋是“人民的 ...