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TensorFlow 和keras有什么区别?
2023-03-28
TensorFlow和Keras都是机器学习领域中的流行框架。它们都被广泛用于深度学习任务,例如图像分类、自然语言处理和推荐系统等。虽然它们都有相似的目标,即使让机器学习更加容易和高效,但是它们之间确实存在一些区别 ...
pytorch自定义loss,如何进行后向传播loss.backward()?
2023-03-28
PyTorch是一种开源的机器学习框架,它提供了建立深度学习模型以及训练和评估这些模型所需的工具。在PyTorch中,我们可以使用自定义损失函数来优化模型。使用自定义损失函数时,我们需要确保能够对该损失进行反向传播 ...
tensorflow.js有哪些局限?
2023-03-28
TensorFlow.js是一个基于JavaScript的深度学习库,它可以在Web浏览器和Node.js环境中运行。虽然TensorFlow.js提供了一些独特的功能和优势,但也存在一些局限性。 性能方面的局限性 与传统的深度学习框架相比,Tens ...
数据分析师培育需要多久
2023-03-28
数据分析师是当今社会中备受欢迎的职业之一,他们的工作是帮助企业和组织做出更好的决策,提高效益并发掘价值。然而,要成为一名数据分析师并不是一件容易的事情,因为要想达到数据分析师的水平需要掌握复杂的数据 ...
数据分析师实操什么内容
2023-03-28
数据分析是一个不断发展和演变的领域,随着数据量的爆炸式增长,对数据分析师的能力提出了更高的要求。作为数据分析领域的专家,数据分析师需要具备扎实的数据分析技能和相关的建模技能,才能够在数据分析领域中取 ...
数据分析师需要哪些内容
2023-03-28
数据分析师是一种在数据领域中具有高度专业性和技术性的职业。他们能够利用各种数据分析工具和技术,从大量的数据中提取有用的信息,为企业的决策提供支持和帮助。因此,数据分析师在现代商业中发挥着越来越重要的 ...
数据分析师需要学哪些内容
2023-03-28
数据分析师是一个关键的职业,因为他们可以使用各种工具和技术来分析和挖掘数据,为企业的决策提供支持。在当今快速发展的数字时代,数据分析师的需求量也在不断增加,特别是在机器学习和人工智能技术的推动下,数 ...

Python库Numpy里ndarray.ndim 是什么意思?

Python库Numpy里ndarray.ndim 是什么意思?
2023-03-27
Numpy是Python中一个通用的数值计算库,它主要用于处理多维数组数据。在这个库里,ndarray是我们最常使用的一个类,它表示一种多维数组对象。ndarray.ndim就是描述这个多维数组对象的维度数。 通俗地说,ndarray可以 ...
为什么lstm在时序预测上表现不及传统算法?
2023-03-27
LSTM是一种递归神经网络,通常被用于时序预测任务。它可以捕获长期依赖性,因为它具有内存单元来记住过去的信息。然而,在实践中,我们发现在某些情况下,LSTM要比传统的基于统计学方法的算法表现差。 在本文中,我 ...
pytorch中的钩子(Hook)有何作用?
2023-03-27
PyTorch中的钩子(Hook)是一种可以在网络中插入自定义代码的机制,用于跟踪和修改计算图中的中间变量。钩子允许用户在模型训练期间获取有关模型状态的信息,这对于调试和可视化非常有用。本文将介绍钩子的作用、类 ...

在 Caffe 中如何计算卷积?

在 Caffe 中如何计算卷积?
2023-03-27
Caffe是一个深度学习框架,它支持多种神经网络模型的训练和推断。其中最基本的操作之一就是卷积(Convolution)。在本文中,我将介绍如何在Caffe中进行卷积操作。 首先,我们需要了解卷积的定义。卷积是一种数学运算 ...
keras比tensorflow差在哪里?
2023-03-23
Keras是一个高级神经网络API,它为深度学习提供了一种简单而有效的方式。TensorFlow是一个流行的深度学习框架,它提供了底层API和许多工具和库。虽然两者都是用于深度学习的强大工具,但它们之间有一些区别。 灵活 ...
神经网络最后一层需要激活函数吗?
2023-03-23
神经网络在深度学习领域中是一种非常重要的模型,它可以通过处理大量数据来实现各种任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。每个神经网络都由多个层组成,其中最后一层通常被称为输出层。但是,许多人对于最后 ...
FPGA为什么适合做神经网络的计算加速?
2023-03-23
FPGA(Field Programmable Gate Array)是一种灵活的硬件加速器,与传统的CPU和GPU相比,它可以提供更高效的计算加速。神经网络是一种广泛应用于人工智能领域的技术,其基于大量的矩阵运算和向量乘法来进行计算,这 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么?
2023-03-22
LSTM是一种经典的循环神经网络,已经广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域。在LSTM中,Embedding Layer(嵌入层)是非常重要的一部分,它可以将输入序列中的每个离散变量映射成一个连续向量,从而便于 ...
Transformer是否适合用于做非NLP领域的时间序列预测问题?
2023-03-22
Transformer是一种广泛应用于自然语言处理(NLP)领域的深度学习模型,其在机器翻译、情感分析等任务中取得了显著的成果。然而,随着深度学习技术的不断发展,越来越多的研究表明Transformer也可以应用于非NLP领域中 ...
pytorch如何设置batch-size和num_workers,避免超显存, 并提高实验速度?
2023-03-22
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,在使用过程中,设置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 与 Num Workers 的设置关系到 GPU 内存的使用和训练速度。 在 PyTorch 中,通过 DataLoader 对数据 ...
时间序列预测很火的一维CNN LSTM结构,CNN和LSTM之间该如何连接?
2023-03-22
时间序列预测是一项重要的任务,许多研究人员和数据科学家都致力于提高其准确性。近年来,一维CNN-LSTM结构已成为时间序列预测中最受欢迎的模型之一,因为它可以同时利用CNN和LSTM的优点。在本文中,我们将探讨如何 ...
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 ...
如何形象的解释为什么神经网络层数越多效果越好?
2023-03-22
神经网络是模仿人类神经系统的一种机器学习模型。随着计算机技术和算法的不断进步,神经网络的结构也越来越复杂。其中一个重要的因素就是层数的增加。在这篇文章中,我们将探讨为什么神经网络层数越多效果越好。 首 ...

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