神经网络 权衡技巧

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如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？

本文为你介绍，如何从 Waze 交通事件开放数据中，利用序列模型找到规律，进行分类预测。以便相关部门可以未雨绸缪，提前有效干预可能发生的严重拥堵。 寻找 之前在《文科生如何理解循环神经网络（RNN）？》一文中，我为你讲解过循环神经网络的含义。《如何用 Pyt
王树义 6年前 1663

教机器遗忘或许比学习更重要：让AI健忘的三种方式

大部分人不会喜欢遗忘的感觉。 回到家顺手把钥匙丢在一个角落就再也想不起来放在哪儿了，街角偶遇一个同事却怎么拍脑袋也叫不出他的名字……我们害怕遗忘，讨厌遗忘。 然而，生而为人，健忘其实是种关键能力。 对于人类而言，遗忘绝不仅仅是“想不起来”，而是一个帮助大脑吸收
技术小能手 6年前 1059

浅谈端上智能之计算优化

一、背景 - 边缘智能 人工智能（Artificial intelligence）的迅速发展正在改变世界。以深度学习（Deep learning）为驱动力和代表的第三波AI浪潮，正在变革和赋能金融、制造、农业、交通、医疗、零售、教育等众多行业，同时也极大地影
marcusj 5年前 1843

最简单的深度学习算法——感知器的前世今生

写在前面： 各位小伙伴们，又到了喜闻乐见的更新时间，最近猛料不断，先有Boston动力的“仁义”机器人反恐演习，紧接着MIT的狗狗们在实验室的绿茵场上集体卖萌，让我们感慨强人工智能离我们也许不远了。 作为快要秃头的我们，又该怎么看待这个快速变化的世界呢？在知
千锋Python讲堂 5年前 943

深度学习自动编码器还能用于数据生成？这篇文章告诉你答案

什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自
玄学酱 7年前 2226

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上
云栖希望。 7年前 1559

写给人类的机器学习 五、强化学习

五、强化学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforcement Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学
布客飞龙 7年前 1195

数据有限时怎样调优深度学习模型

迁移学习 所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。 迁移学习的特点 1. 需求数据量少 假设有两个领域，一个领域已经有很多的数据，能成功地建一个模型，有一个
反向一觉 7年前 1561

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