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标签: 深度学习 共 481 个结果.
深度学习中的半监督学习:利用有标签和无标签数据进行模型训练
半监督学习是指在深度学习中同时利用有标签和无标签样本来进行模型训练的一种方法。在传统的监督学习中,我们需要手工标注大量的样本来进行模型训练,而在半监督学习中,我们可以利用标注好的有限样本,同时利用未标注的大量样本,从而提高模型的泛化能力和学习效果...
科技前沿观察
2019-04-23
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深度学习中的领域适应:解决不同领域数据分布差异的问题
深度学习在各个领域中取得了巨大的成功,但在面对不同领域之间的数据分布差异时,模型的泛化能力常常会受到限制。领域适应(domain adaptation)技术的出现为解决这一问题提供了有效的方法。本文将探讨深度学习中的领域适应问题以及一些常见的解决...
文旅笔记家
2019-04-23
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深度学习中的集成学习:结合多个模型的预测结果,提高模型泛化能力
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。然而,深度学习模型往往具有高度复杂的结构和巨大的参数量,容易过拟合训练数据,导致在新样本上的泛化能力较差。为了解决这个问题,集成学习成为了提高模型泛化能力的一种有效方法。本文将介绍深度学习中...
算法之美
2019-04-23
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深度学习中的混合模型架构:结合不同模型的优点,提高模型性能
深度学习已经在多个领域实现了非凡的突破,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。这些进展往往归功于深度神经网络模型的强大表达能力和自动特征提取能力。然而,不同模型结构的优缺点在不同任务中可能会产生差异。近年来,出现了一种新的研究方向——混合模型...
后端思维
2019-04-23
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深度学习中的迁移学习:利用预训练模型进行微调的方法与技巧
迁移学习是深度学习中一种重要的技术,它借鉴了生物学中的类比理论,通过将已经训练好的模型应用于新的问题,从而加快新任务的学习速度。其中,利用预训练模型进行微调是常见的一种迁移学习方法。本文将介绍利用预训练模型进行微调的方法与技巧。 什么是预训练模型...
科技前沿观察
2019-04-23
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深度学习中的注意力机制:Transformer模型与注意力网络的崛起
深度学习在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了巨大的突破和成功。然而,传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长序列数据时存在一些固有的缺陷,比如词汇依赖性和计算效率。为了解决这些问题,注意力机制被引入到深度学习中,并取得了显著...
人工智能梦工厂
2019-04-23
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深度学习与无监督学习:探索潜在表示和无监督学习的应用
深度学习是当今人工智能领域最具前景的领域之一。然而,深度学习的发展受限于数据标注和监督学习的需求。无监督学习提供了一种解决这个问题的方法,它可以从未标注的数据中学习并自动发现数据中的有趣结构和模式。在这篇博客中,我们将探索深度学习与无监督学习的关...
心灵画师
2019-04-23
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深度学习的未来展望:结合新技术,探讨深度学习的未来发展趋势
深度学习是近年来人工智能领域最受关注的技术之一。它通过模拟人类大脑神经网络的运作方式,使机器能够自主学习和理解数据。然而,随着新技术的不断出现和深度学习的广泛应用,我们可以对它的未来发展趋势做出更多的展望。 1. 自动化机器学习 目前,深度学习的...
代码与诗歌
2019-04-23
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深度学习的硬件加速:利用GPU和TPU提高计算效率
在深度学习领域,大规模的计算是必不可少的。然而,随着深度学习模型的复杂性不断增加,传统的中央处理器(CPU)已经不能满足这种需求。为了提高计算效率,研究人员开始探索使用图形处理器(GPU)和张量处理器(TPU)等专用硬件。本篇博客将介绍GPU和T...
算法之美
2019-04-23
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深度学习中的过拟合与泛化能力:提高模型的泛化性能和稳定性
深度学习是一种强大的机器学习技术,可以构建高度复杂的神经网络模型来解决各种问题。然而,随着模型复杂度的增加,我们也面临着一个严重的问题,过拟合(Overfitting)。当训练数据集上模型表现很好,但在未见过的数据上表现很差时,我们就说模型过拟合...
软件测试视界
2019-04-23
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