原文:李宏毅深度学习笔记-半监督学习

半监督学习 什么是半监督学习 大家知道在监督学习里,有一大堆的训练数据 由input和output对组成 。例如上图所示 x r 是一张图片, y r 是类别的label。 半监督学习是说,在label数据上面,有另外一组unlabeled的数据,写成 x u 只有input没有output ,有 U 笔ublabeled的数据。 通常做半监督学习的时候,我们常见的情景是ublabeled的数量远 ...

2020-06-14 17:13 3 2154 推荐指数:

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深度学习笔记-无监督学习-领域嵌入

Manifold Learning t-SNE的“N E”就是Neighbor Embedding的缩写。现在要做的事情就是之前讲过的降维,只不过是非线性的降维。 我们知道数据点可能是高维空间 ...

Tue Jun 23 05:51:00 CST 2020 0 608
深度学习笔记-无监督学习-词嵌入

1-of-N encoding 词嵌入其实是降维的一种非常好,非常广为人知的应用。 如果要用一个向量表示一个词,最典型的做法是1-of-N encoding。每一个词用一个向量表示,向量的维度 ...

Mon Jun 22 05:09:00 CST 2020 0 987
深度学习笔记-无监督学习-降维

把无监督学习分成两种 一种是化繁为简,可以分成两大类:聚类和降维 所谓的化繁为简的意思是说,找一个函数,可以input看起来像树的东西,output都是抽象的树,把本来复杂的东西,变成比较简单的output。在做无监督学习时,通常只会有函数中的一边。比如找一个函数,可以把所有的树都变成抽象 ...

Sun Jun 21 06:11:00 CST 2020 0 1428
深度学习笔记-为什么要深度

问题:越深越好? 层数越多,参数越多,model比较复杂,数据又多的话,本来误差就越小,这为什么归因于”深“呢? 矮胖结构 v.s. 高瘦结构 真正要比较”深“和”浅“的model的时候 ...

Thu Jun 04 04:58:00 CST 2020 0 662
深度学习笔记-Transformer

Transformer英文的意思就是变形金刚,Transformer现在有一个非常知名的应用,这个应用叫做BERT,BERT就是非监督的Transformer,Transformer是一个seq2seq model with “self-attention"。Transformer在seq2seq ...

Wed Nov 25 00:18:00 CST 2020 0 1162
深度学习笔记-深度学习简介

深度学习笔记 https://datawhalechina.github.io/leeml-notes 深度学习视频 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF step1 神经网络 激活函数是sigmoid,红色圈是一组神经元,每个 ...

Mon Jun 01 05:24:00 CST 2020 0 1388
《机器学习 深度学习》简要笔记(一)

P1 一、线性回归中的模型选择 上图所示:   五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提 ...

Mon Jul 22 01:14:00 CST 2019 0 436
 
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