高維精品文章

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  從貝葉斯角度，看深度學(xué)習(xí)的屬性和改進(jìn)方法

  ...地址：https://arxiv.org/abs/1706.00473深度學(xué)習(xí)是一種為非線性高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。而從貝葉斯概率視角描述深度學(xué)習(xí)會(huì)產(chǎn)生很多優(yōu)勢，即具體從統(tǒng)計(jì)的解釋和屬性，從對優(yōu)化和超參數(shù)調(diào)整更有效的算法，以及預(yù)...

  elliott_hu 2019-04-25 18:15 評論0 收藏0
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  將一個(gè)高維數(shù)組降維的三種寫法

  今天看到一道題目，花了半天時(shí)間，解了出來 一個(gè)數(shù)組var meta = [1,2,[3,4,[5]],6,[7,[8,9,[10,11,[12]]]]];，通過遞歸的方式依次取出這個(gè)數(shù)組中的數(shù)據(jù) 1、首先，針對這道題，如果不使用遞歸，最簡單的解法,是先對其使用string方法，...

  fizz 2019-08-20 18:01 評論0 收藏0
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  Programming Computer Vision with Python （學(xué)習(xí)筆記三）

  ...，把二維數(shù)據(jù)降為用1維來表示，當(dāng)然，PCA通常是應(yīng)用在高維數(shù)據(jù)集上。 PCA解決什么問題 假設(shè)我們有10張100 × 100像素的灰度人臉圖，我們目標(biāo)是要計(jì)算這10張圖的主成分來作為人臉特征，這樣就可以基于這個(gè)‘特征臉’進(jìn)行人臉...

  wpw 2019-07-31 10:49 評論0 收藏0
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  基于TensorFlow理解三大降維技術(shù)：PCA、t-SNE 和自編碼器

  ...真實(shí)問題和真實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，我們往往遇到維度高達(dá)數(shù)百萬的高維數(shù)據(jù)。盡管在其原來的高維結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)能夠得到較好的表達(dá)，但有時(shí)候我們可能需要給數(shù)據(jù)降維。降維的需求往往與可視化有關(guān)（減少兩三個(gè)維度，好讓我們可以繪...

  Wildcard 2019-04-25 18:17 評論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)到底有沒有缺陷？這里列滿了它做不到的事情

  ...緩慢，算法需要下降很多很多的梯度才能學(xué)會(huì)模式，用于高維預(yù)測則相當(dāng)艱難。4/ 深度學(xué)習(xí)在處理約束條件方面表現(xiàn)很差。不同于線性規(guī)劃，深度學(xué)習(xí)不容易找到能滿足約束條件的解決方案。5/ 復(fù)雜模型的訓(xùn)練很不穩(wěn)定。神經(jīng)圖...

  aristark 2019-04-25 18:14 評論0 收藏0
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  論文解讀：華盛頓大學(xué)教授Pedro Domingos技術(shù)論文：機(jī)器學(xué)習(xí)中一些有用的知識(shí)（一）

  ...術(shù)總能做到最好（沒有免費(fèi)的午餐）。 5：直覺錯(cuò)誤——高維度 過度擬合之后，機(jī)器學(xué)習(xí)中最大的問題就是維度的詛咒。這個(gè)話題是由Bellman在1961年提出的，指的是許多在低維度下工作正常的算法在輸入是高維時(shí)就變得棘手。但...

  wqj97 2019-05-29 17:05 評論0 收藏0
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  【DL-CV】更高級的參數(shù)更新/優(yōu)化（一）

  ...幾乎不會(huì)更新，于是也卡在該鞍點(diǎn) 這是一維的情況，在高維的情況下（上千上萬個(gè)參數(shù)），局部最小值意味著所有參數(shù)無論往哪個(gè)方向走損失都會(huì)增大，這其實(shí)是非常罕見的事情。而高維情況下的鞍點(diǎn)可以這樣理解，即在該點(diǎn)...

  tinyq 2019-06-26 18:34 評論0 收藏0