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  摘要：可以參見以下相關閱讀創(chuàng)造更多數(shù)據(jù)上一小節(jié)說到了有了更多數(shù)據(jù)，深度學習算法通常會變的更好。 導語我經(jīng)常被問到諸如如何從深度學習模型中得到更好的效果的問題，類似的問題還有：我如何提升準確度如果我的神經(jīng)網(wǎng)絡模型性能不佳，我能夠做什么？對于這些問題，我經(jīng)常這樣回答，我并不知道確切的答案，但是我有很多思路，接著我會列出了我所能想到的所有或許能夠給性能帶來提升的思路。為避免一次次羅列出這樣一個簡單的列表...

  JessYanCoding 2019-04-25 18:06 評論0 收藏0

• 從自編碼器到生成對抗網(wǎng)絡：一文縱覽無監(jiān)督學習研究現(xiàn)狀

  摘要：就在最近，這項技術在流行地無監(jiān)督學習數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了非常好的結果。雖然這項工作并不針對無監(jiān)督學習，但是它可以用作無監(jiān)督學習。利用替代類別的無監(jiān)督學習視覺表征使用圖像不行來創(chuàng)建非常大的替代類。 如今深度學習模型都需要在大規(guī)模的監(jiān)督數(shù)據(jù)集上訓練。這意味著對于每一個數(shù)據(jù)，都會有一個與之對應的標簽。在很流行的 ImageNet 數(shù)據(jù)集中，其共有一百萬張帶人工標注的圖片，即 1000 類中的每一類都有 ...

  MageekChiu 2019-04-25 18:13 評論0 收藏0

• 機器學習——深度學習(Deep Learning)

  摘要：有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，分類回歸，密度估計聚類，深度學習，，有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習給定一組數(shù)據(jù)，為，。由于不需要事先根據(jù)訓練數(shù)據(jù)去聚類器，故屬于無監(jiān)督學習。 Deep Learning是機器學習中一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，最近研究了機器學習中一些深度學習的相關知識，本文給出一些很有用的資料和心得。Key Words：有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，分類...

  Guakin_Huang 2019-04-25 17:57 評論0 收藏0

• Deep Learning深度學習相關入門文章匯摘

  摘要：深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學習的概念由等人于年提出。但是自年以來，機器學習領域，取得了突破性的進展。 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學習是無監(jiān)督學習的一種。 深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知...

  Riddler 2019-04-25 17:57 評論0 收藏0

• 超過 150 個最佳機器學習，NLP 和 Python教程

  摘要：作者微信號微信公眾號簡書地址我把這篇文章分為四個部分機器學習，，和數(shù)學。在這篇文章中，我把每個主題的教程數(shù)量都是控制在五到六個，這些精選出來的教程都是非常重要的。每一個鏈接都會鏈接到別的鏈接，從而導致很多新的教程。 作者：chen_h微信號 & QQ：862251340微信公眾號：coderpai簡書地址：http://www.jianshu.com/p/2be3... showIm...

  JayChen 2019-07-30 15:11 評論0 收藏0