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？

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？

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 ...

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 ...

Pytorch如何自定义损失函数（Loss Function）？

2023-03-22

PyTorch是一个开源的Python深度学习框架，提供了许多预定义的损失函数。但有时候，我们需要根据自己的任务和数据集来自定义损失函数。这篇文章将介绍如何在PyTorch中自定义损失函数。 一、什么是Loss Function？ 损 ...

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

2023-03-22

梯度下降法是神经网络中最为常用的优化算法，它的主要思想是通过不断迭代来调整神经网络中的参数，从而使得损失函数逐渐逼近全局最小值。然而，由于神经网络中存在大量的非凸性和高维度特征，因此梯度下降法容易收 ...