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

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

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

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 ...

数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐算法的联系与差别总结

2018-07-03

数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐算法的联系与差别总结 网上搜索了一堆，最后对这几个概念的联系与差别总结如下： 1.数据挖掘：data mining，是一个很宽泛的概念。字面的意思是从成吨的数据里面挖掘有用 ...

深度学习防止过拟合的方法

2018-02-26

深度学习防止过拟合的方法 过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法,同样这些方法很多也 ...

人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异

2017-12-23

人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异 网络上从不缺乏对数据科学术语进行比较和对比的文章。文笔各异的人写出了各式各样的文章，以此将他们的观点传达给任何愿意倾听的人。这几乎是势不可挡的。 所以 ...

深度学习已成功应用于这三大领域

2017-11-20

深度学习已成功应用于这三大领域 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实 ...

深度学习+大数据？ “人工智能”标准有待厘清

2017-08-03

深度学习+大数据？ “人工智能”标准有待厘清 人工智能现在是一个大热的词儿，彭博信息研究公司的调查结果表明，最近两年，人工智能在很多公司的电话会议记录中出现的频率大幅上升，收购人工智能的意向也开始增 ...

大数据和深度学习有什么区别

2016-12-09

大数据和深度学习有什么区别 都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和 ...

数据分析的未来：合作，深度学习，解读背后的故事

2016-08-25

数据分析的未来：合作，深度学习，解读背后的故事 诸如“谁是典型的亚马逊客户？”这样的简单问题没有意义。他说，如今不再可能从少量数据点中得出重要结论。现在像数据分析师这样的职位需要具备合作或团队建设 ...

数据分析还需深度学习以及利用内存分析

2016-06-25

数据分析还需深度学习以及利用内存分析 作为网络时代发展的产物，数据分析已经成为众多企业解决数据危机的一种重要手段。虽然目前，数据分析还在发展当中，但是确实已经为国内不少企业解决了问题，因而潜力巨大 ...

基于大数据与深度学习的自然语言对话

2016-06-02

基于大数据与深度学习的自然语言对话 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是 ...

深度学习不能跟人工智能画上等号

2016-05-12

深度学习不能跟人工智能画上等号 近日百度宣布在一部超算系统Minwa上部署了#深度学习#算法，进而在ImageNet图像识别测试中取得了只有5.98%错误率的新纪录。无独有偶，Facebook也刚刚宣布对部分深度学习代码开 ...

深度学习中如何实现Keras模型加载和保存？

2020-07-22

Keras 是源于 Theano 或 者TensorFlow 的一个深度学习框架，它的设计来源于Torch，编程语言使用的是 Python ，是一个拥有强大功能、内容抽象，而且高度模块化的神经网络库。 今天小编给大家分享的就是Kera ...

如何理解深度学习中深度神经网络DNN？

2020-07-14

前面跟大家介绍了RNN与CNN，下面小编简单跟大家介绍一下DNN-深度神经网络。 深度神经网络DNN，全称Deep Neural Networks，是深度学习的基础。与循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN的最大区别就是：DNN特指全连接 ...

应该怎样理解深度学习Caffe？

2020-07-13

Caffe是深度学习框架中经常遇到的，那么到底Caffe是什么?我们又应该怎样理解呢?下面，小编对于Caffe做了一个简单的介绍，希望对大家有所帮助。 一、Caffe基本概念 Caffe全称为：Convolutional Architecture ...

12306验证码为什么那么变态？都是这项深度学习应用给逼的

2020-06-29

作者：莫凡 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 导读：12306为什么要设置那么复杂的验证码机制呢?就是因为OCR。 今天聊OCR。 OCR是人工智能、机器学习特别是深度学习，在图像识别方向最为重要的应用之一。 ...

有监督学习：提高深度学习数据效率的计划-自我监督学习

2020-06-09

尽管深度学习在人工智能领域做出了巨大贡献，但它还是有一个不太好的地方：它需要大量数据。这是深度学习的先驱者和批评家都同意的一件事。实际上，由于有用数据的有限可用性有限以及处理该数据的计算能力不 ...

深度学习算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之间的关系！

2020-05-27

用于实际问题的深度神经网络可能具有10层以上的隐藏层。它的拓扑可能很简单，也可能很复杂。网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。 ...