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深度学习中,如何避免过拟合问题?
2024-02-05
避免过拟合是深度学习中一个重要的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好,但在新数据上的泛化能力较差。过拟合会导致模型对训练样本中噪声和细节过于敏感,从而导致在新数据上的预测性能下降。以下是一些常见 ...
深度学习在图像处理中的应用有哪些?
2024-01-08
深度学习是人工智能领域的一种重要技术,以其出色的性能和广泛的应用而备受关注。在图像处理领域,深度学习已经取得了许多令人惊叹的成果,极大地推动了图像处理技术的发展和进步。本文将介绍深度学习在图像处理中 ...
如何在R中实现深度学习神经网络?
2023-10-11
深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式,从大量的数据中学习和提取特征,进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中,有几个流行的包 ...
如何在R中实现深度学习神经网络?
2023-09-07
深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式,从大量的数据中学习和提取特征,进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中,有几个流行的包可 ...
如何用深度学习技术预测设备故障?
2023-09-04
在现代工业生产中,设备故障可能导致生产线停滞、成本增加以及损失产能等一系列问题。因此,准确地预测设备故障并采取适当的维护措施至关重要。近年来,深度学习技术的快速发展为设备故障预测提供了新的解决方案。 ...
机器学习和深度学习的区别是什么?
2023-08-15
机器学习和深度学习是两个在人工智能领域中被广泛应用的概念,它们具有一些共同点,但也存在一些关键区别。 机器学习是一种通过让计算机系统从数据中学习和改进性能的方法。它基于统计学和模式识别等领域的理论,通 ...
如何用深度学习技术诊断疾病?
2023-07-07
随着人工智能技术的迅速发展,深度学习作为其中的重要分支,正在逐渐应用于医疗领域。其优越的数据处理和模式识别能力使其成为疾病诊断的一种有潜力的工具。本文将介绍如何利用深度学习技术进行疾病诊断,并探讨其在 ...
深度学习神经网络训练中Batch Size的设置必须要2的N次方吗?
2023-04-12
在深度学习神经网络训练中,Batch Size是一个非常重要的参数。它定义了一次迭代所使用的样本数量,即每次从训练集中取出一批数据进行训练。在实际应用中,有很多人认为Batch Size必须设置成2的N次方,但其实并不是这 ...
深度学习卷积神经网络提取的特征是什么?
2023-04-07
深度学习卷积神经网络(CNN)是一种强大的机器学习算法,已经被广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。CNN在图像分类和目标检测等任务中表现出色,其中最重要的原因就是其能够从原始像素数据中提取出高 ...
深度学习网络框架里,神经元数量怎么确定?
2023-04-07
在深度学习网络框架中,确定神经元数量是一个重要的设计决策。神经元数量越多,模型的能力和复杂度就越高,但同时也会增加计算和存储资源的需求,可能导致过拟合等问题。因此,正确地确定神经元数量对于设计高效和准 ...
深度学习中神经网络的层数越多越好吗?
2023-04-03
深度学习中神经网络的层数越多是否越好?这是一个常见的问题。简单来说,增加神经网络的深度会增加其表示能力和拟合能力,但同时也可能会导致梯度消失、过拟合等问题。因此,我们需要根据具体情况权衡利弊。 首先, ...
如何使用wsl2搭建基于Tensorflow GPU的深度学习环境?
2023-03-31
WSL2(Windows Subsystem for Linux)是一种在 Windows 10 上运行 Linux 内核的子系统,可以让用户在 Windows 系统中使用 Linux 工具和命令行。TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习平台,在 NVIDIA GPU 上使用 Tens ...
深度学习与神经网络有什么区别?
2023-03-29
深度学习和神经网络是人工智能领域中的两个重要概念,它们在很多方面有着相似之处,但也存在一些区别。本文将从定义、结构、应用等方面来探讨深度学习与神经网络的区别。 定义 深度学习是一种基于人工神经网络的机 ...
苹果 M1 芯片的神经单元可否用于训练 Pytorch 深度学习网络模型?
2023-03-22
苹果于2020年发布了自家研发的M1芯片,它是一款基于ARM架构的芯片,能够为Mac电脑带来更高的性能和效率。其中一个引人注目的特点就是M1芯片搭载了神经单元(Neural Engine),这是一种专门用于机器学习任务的硬件 ...
深度学习pytorch训练时候为什么GPU占比很低?
2023-03-21
深度学习在过去几年中已经成为了计算机科学领域的一个热门话题。随着越来越多的研究者和工程师对深度学习进行探索,并且采用PyTorch等流行的深度学习框架,GPU也成为了训练深度学习模型时主要的计算资源。然而,在实 ...

30个顶级Python库 | 用于 深度学习 、自然语言处理和计算机视觉

30个顶级Python库 | 用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉
2022-02-28
CDA数据分析师 出品 作者:Matthew Mayo 编译:Mika 今天我们来盘点一下有哪些用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库。 我们尽力将每个库按预期的使用情况进行归类,希望这能对大 ...

 深度学习 预测房价:回归问题,K折交叉

深度学习预测房价:回归问题,K折交叉
2021-11-15
作者:AI入门学习 来源:小伍哥 机器学习中,大部分是分类问题,另一种常见的机器学习问题是回归问题,它预测一个连续值而不是离散的标签,例如,根据气象数据预测明天的气温,或者根据软件说明书预测完成软 ...

深入浅出| 深度学习 算法之BP神经网络 详细公式推导

深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导
2018-08-29
深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导 所谓神经网络,目前用得最广泛的一个定义是“的神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出 ...

 深度学习 损失函数

深度学习损失函数
2018-08-24
深度学习损失函数 在利用深度学习模型解决有监督问题时,比如分类、回归、去噪等,我们一般的思路如下: 1、信息流forward propagation,直到输出端; 2、定义损失函数L(x, y | theta); ...

 深度学习 之损失函数与激活函数的选择

深度学习之损失函数与激活函数的选择
2018-08-21
深度学习之损失函数与激活函数的选择 在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损 ...

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