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虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效,但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。在下面的几个章节中,我们将介绍一些常用于设计深层神经...
深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和...
还有什么因素会影响输出的大小呢?本节我们将介绍填充(padding)和步幅(stride)。假设以下情景:有时,在应用了连续的卷积之后,我们最终得到的输出远...
上节我们解析了卷积层的原理,现在我们看看它的实际应用。由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例。
我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征...
2025年1月,中国春节期间,DeepSeek爆火,称为全球最炙手可热的大模型。DeepSeek一路 “狂飙”,在美国科技界和美股市场掀起惊涛骇浪,1月27日,...
随着国内大家电品牌的进入和国外品牌的涌入,电热水器相关技术在过去20年间得到了快速发展,屡屡创新。首次提出封闭式电热水器的概念到水电分离技术的研发。漏电保护技术...
之前首次介绍神经网络时,我们关注的是具有单一输出的线性模型。在这里,整个模型只有一个输出。注意,单个神经网络完成以下几项工作:(1)接受一些输入;(2)生成...
之前几节我们学习了一些训练深度网络的基本工具和网络正则化的技术(如权重衰减、暂退法等)。本节我们将通过Kaggle比赛,将所学知识付诸实践。Kaggle的房...
在选择了架构并设置了超参数后,我们就进入了训练阶段。此时,我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。经过训练后,我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。...
到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数。有人会认为初始化方案是理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节。甚至有人可能会觉...
PyTorch深度学习 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基...
如果机器学习中用于分析的基础数据有问题,那么基于这些数据分析得到的结论也会变得不可靠。因为对于机器学习而言,只有使用一份高质量的基础数据,才能得到正确、有用...
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