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如何理解卷积神经网络多个卷积核?

如何理解卷积神经网络多个卷积核?
2023-04-19
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种经典的深度学习模型,广泛应用于图像识别、目标检测等领域。在CNN中,卷积核(Convolutional Kernel)是一个非常重要的组成部分,它通过卷积操作对输入数 ...
卷积神经网络训练图像的时候,像素值都是大于0的,那么激活函数relu还有什么作用呢?
2023-04-13
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是现代深度学习中最为常用的一种模型,在图像处理、语音识别等领域取得了很多重要的成果。在卷积神经网络的训练过程中,激活函数是一个非常重要的组成部分,其中R ...
LSTM与seq2seq有什么区别吗?
2023-04-12
LSTM和Seq2Seq是两种常见的深度学习架构,用于自然语言处理领域的序列任务。虽然这两种架构都可以被用来解决类似机器翻译或文本摘要之类的问题,但它们各自具有不同的优缺点和应用场景。 LSTM LSTM(长短期记忆网络 ...
如何向一个什么都不懂的人通俗详细地解释卷积神经网络CNN的原理?
2023-04-11
卷积神经网络(CNN)是一种在计算机视觉和图像识别中广泛使用的深度学习模型,它可以对数字图像进行分类、分割和特征提取。下面我将尝试以通俗易懂的方式解释CNN的原理。 首先,我们需要了解什么是卷积。在数学和物 ...
怎么用神经网络建立预测模型?
2023-04-10
神经网络是一种能够建立预测模型的强大工具,它可以通过对数据的学习和分析来预测未来事件的发生情况。在本文中,我们将探讨如何使用神经网络来建立预测模型,从而提高我们制定决策的准确性和效率。 收集数据 首先 ...
卷积神经网络中的1*1卷积究竟有什么用?
2023-04-10
卷积神经网络(CNN)是一种广泛用于图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务的深度学习模型。在这些任务中,卷积层是CNN的核心组成部分,其中卷积操作是一种有效的特征提取和空间信息建模技术。在卷积层中,1* ...

为什么NLP模型训练1~3个epoch就可以收敛,但是CV模型很多需要训练十几甚至上百个epoch?

为什么NLP模型训练1~3个epoch就可以收敛,但是CV模型很多需要训练十几甚至上百个epoch?
2023-04-07
NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支,但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛,而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先,NLP模 ...
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 ...

如何进行多变量LSTM时间序列预测未来一周的数据?

如何进行多变量LSTM时间序列预测未来一周的数据?
2023-04-07
随着时间序列分析的普及,LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而,在实际应用中,我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多 ...
如何利用opencv完成手势识别算法的实现?
2023-03-31
OpenCV是一种流行的计算机视觉库,可以用来实现各种图像处理和计算机视觉应用程序。在本文中,我们将讨论如何使用OpenCV实现手势识别算法。 手势识别是指通过电脑摄像头拍摄的人手图像,分析手部动作并进行相应控制 ...

如何理解卷积神经网络中的卷积?

如何理解卷积神经网络中的卷积?
2023-03-31
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一类常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型。其中最重要的部分就是卷积操作。那么,什么是卷积操作呢? 在介绍卷积之前,我们需要先了解一下信号处 ...
卷积神经网络提取图像特征时具有旋转不变性吗?
2023-03-22
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种非常强大的图像处理和分类工具。在许多实际应用中,我们需要对图像进行旋转、缩放、平移等操作,并期望神经网络能够对这些变化保持不变性。本文将探讨卷积 ...
如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘?
2023-03-22
因子挖掘是指从数据中寻找影响目标变量的关键因素,它在金融、医学、生物等领域都有广泛的应用。遗传算法和神经网络是两种常用的因子挖掘方法。本文将介绍如何使用这两种方法进行因子挖掘,并对其优缺点进行分析。 ...
基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么?
2023-03-22
人脸识别是一种常见的生物特征识别技术,它通过计算机视觉技术来识别人脸并将其与已知的人脸进行比对,从而实现身份验证或识别。在过去几年中,深度卷积神经网络(CNN)已经成为人脸识别领域取得重要进展的核心技术 ...
哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核?
2023-03-22
卷积神经网络是一种深度学习模型,其核心组成部分之一就是卷积层。在卷积层中,卷积核扮演着至关重要的角色,它是用于特征提取的基本操作单元。 卷积核是一个小矩阵,通常为正方形,其大小由用户定义。卷积核通过移 ...

什么是 end-to-end 神经网络?

什么是 end-to-end 神经网络?
2023-03-22
端到端(end-to-end)神经网络是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的模型架构。它是一种能够直接从原始数据中提取特征并输出最终结果的模型,不需要显式地进行手动特征提取或分步骤处理。 在传统的机器学习方法 ...

十年芳华,逐梦前行 | 记录我的数据科学家成长之路

十年芳华,逐梦前行 | 记录我的数据科学家成长之路
2021-12-13
作者:Roll 本文为「心中有数」CDA征文作品 小学时, 老师经常问:“你长大以后想当什么?” 我说,我想当一名科学家。 工作后, 领导经常问:“你的职业规划是什么?” ...

数据科学家的武器库(数理统计技术)

数据科学家的武器库(数理统计技术)
2021-09-06

智能“三反”模型开发

智能“三反”模型开发
2021-09-06
道——三类行为者的成本——收益分析 这次我们聊聊“违规识别”模型,在有的行里也被称为“三反”模型。这类模型的一个共同特点是获得明确标签(Y)的成本很高、主要特征提取自交易(有动帐)和行为(无动帐) ...

CDA LEVEL 1 考试,知识点《机器学习基本概念》

CDA LEVEL 1 考试,知识点《机器学习基本概念》
2024-10-04
机器学习研究如何让计算机不需要明确的程序也能具备学习能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型构建流程 既然我们机器学习是借助数学模型理解数学,那么最重要的原材料就是数据了。获取数据 ...

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