使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较 / 开普饭

主成分分析是提高机器学习算法处理大量数据和特征的性能的最常用方法之一.然而,有时PCA可能太复杂,太技术化,甚至太乏味,无法正确理解基本原理,因此,我决定写这篇文章,以实际的方式阐明每一步,并易于初学 ...

UMAP应该说是目前最好的降维算法了,能最大程度的保留原始数据的特征同时大幅度的降低特征维数. 这是<生命科学的数理统计和机器学习>的相关探讨,我试图介绍生物信息学.生物医学.遗传学等常见 ...

选自 | lightly.ai 来自 | 机器之心编辑 | 小舟.杜伟为机器学习项目选择合适的优化器不是一件简单的事. 优化器是深度学习领域的重要组成模块之一,执行深度学习任务时采用不同的优化器 ...

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重磅干货,第一时间送达在这篇文章中,我将介绍如何从视频中查找并标记车道.被标记的车道会显示到视频上,并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置.首先我们需要对图像进行相机失真校正,这里就不作详细介 ...

明敏发自凹非寺在我们的生活中,大到天体观测.小到MP3播放器上的频谱,没有傅里叶变换都无法实现. 通俗来讲,离散傅里叶变换(DFT)就是把一串复杂波形中分成不同频率成分. 比如声音,如果用声波记 ...

本文概览: 写在前面: 这是一篇介绍知识蒸馏在推荐系统中应用的文章,关于知识蒸馏理论基础的详细介绍,请看上篇文章: 1. 背景介绍 1.1 简述推荐系统架构如果从传统角度来看实际的工业推荐系统,粗略 ...

本文概览: 1. 知识蒸馏介绍 1.1 什么是知识蒸馏? 在化学中,蒸馏是一种有效的分离不同沸点组分的方法,大致步骤是先升温使低沸点的组分汽化,然后降温冷凝,达到分离出目标物质的目的.化学蒸馏条件:( ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

习惯是经过反复练习而形成的较为稳定的行为特征,好的习惯可以带来好的结果,而坏的习惯只能带来不好的结果.在许多时候,孩子的学习成绩不理想,就是由于有一些坏的习惯在作怪!这些图画出孩子学习中的10大坏习惯 ...

仅作学术分,如有侵权,联系删除转载于 :机器之心,towardsdatascience 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积(比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张(Atrous)/空间可分 ...

文 / Google Research 团队 Hanie Sedghi 和哈佛大学 Preetum Nakkiran 如何理解泛化是深度学习领域尚未解决的基础问题之一.为什么使用有限训练数据集优化模型 ...

作者丨mayiwei1998 来源丨GiantPandaCV 编辑丨极市平台极市导读由于许多论文中的网络结构通常被嵌入到代码框架中,导致代码比较冗余.本文作者对近几年基于Attention网络的核 ...

深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数. batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参 ...

使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较