目前深度学习依旧火热,全世界开口闭口都是深度学习,感觉那深度学习已经充斥在我们周围的空气当中, 呼吸都不能错过,真是令我们沉迷其中无法自拔。那深度学习是不是无所不能呢?且来看看深度学习的适用场景: 1.适合掌握深度学习的任务应具备这样一些特点: (1)具备大量样本数据。深度学习是数据驱动的模型 ...
深度学习 .深度学习是否无所不能 适合掌握深度学习的任务应具备这样一些特点: 具备大量样本数据。如果样本数据难以获取或者数量太少,我们认为就不适合深度学习技术解决 样本数据对场景的覆盖度足够完善。深度学习模型的效果完全依赖样本数据表现,如果出现样本数据外的情况,模型的推广性会变差 结果对可解释性的要求不高。如果应用场景不仅要机器能够完成某项任务,还需对完成过程有明确的可解释性,这样的场景就不那么适 ...
2019-05-13 20:31 0 1047 推荐指数:
目前深度学习依旧火热,全世界开口闭口都是深度学习,感觉那深度学习已经充斥在我们周围的空气当中, 呼吸都不能错过,真是令我们沉迷其中无法自拔。那深度学习是不是无所不能呢?且来看看深度学习的适用场景: 1.适合掌握深度学习的任务应具备这样一些特点: (1)具备大量样本数据。深度学习是数据驱动的模型 ...
IDH_1000=1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ; Evernote ExportIDH_1001=1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ; Evernote ExportIDH_1002=2 基本概念 (Basic Concepts).html ...
深度学习阅读笔记 前言 目前主要有两种度量模型深度的方式。第一种方式是基于评估架构所需执行的顺序指令的数目。假设我们将模型表示为给定输入后,计算对应输出的流程图,则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。另一种是在深度概率模型中使用的方法,它不是将计算图的深度视为模型深度,而是将描述概念 ...
1.简单人工神经元模型----M-P模型 2.感知机模型 与M-P模型相似,但是感知机模型初衷是为了完成数据分类的问题 感知机的数学表达式如下: f(x) = sign( w·x ...
我认为《深度学习入门:基于Python的理论与实现》电子书代码基本原理,简洁清楚,所用数学基本就是大一水平,适合做第一本入门书。 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书代码实现的神经网络全是用numpy,超级适合刚刚入门想了解神经网络,数学不好看公式看不懂的人,看完这本基本就懂深度学习 ...
[深度基础]·小白如何快速入门深度学习 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 随着近年深度学习的兴起,很多研究者都投入这个领域当中,由于各个大学都将自己的课程放到了网上,出现了很多学习资源和网络课程,而且很多大 ...
通常论文中会有一些数学公式来证明作者理论,我觉得读论文不搞懂原理与证明,只了解了框架与流程,是 ...
的初始架构 ResNet:图像识别的深度残差学习 Stochastic_Depth:具有随机深度的深 ...