Word2Vec模型中闲坎,主要有Skip-Gram和CBOW兩種模型,從直觀上理解形帮,Skip-Gram是給定input word來(lái)預(yù)測(cè)上下文肤无。而C...
在深度網(wǎng)絡(luò)中先蒋,需要調(diào)節(jié)的參數(shù)包括學(xué)習(xí)率α,動(dòng)量參數(shù)β宛渐,網(wǎng)絡(luò)層數(shù)竞漾,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),學(xué)習(xí)率下降幅度窥翩,mini-batch等业岁,其中最重要的超參數(shù)是學(xué)習(xí)率α...
DNN,CNN每一層的輸入都來(lái)自上一層寇蚊,統(tǒng)稱為FNNs(Feed-forward Neural Networks笔时,前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。對(duì)于文本幔荒,...
1 Mini-batch梯度下降 Mini-batch解決了批量梯度下降單次迭代樣本多爹梁,速度慢的問(wèn)題右犹,也解決了隨機(jī)梯度下降不穩(wěn)定的問(wèn)題,能夠相對(duì)...
1 硬件加速 采用GPU姚垃。 GPU多機(jī)多卡念链。 2 框架加速 在同樣的模型,同樣的配置下,采用Tensorflow 掂墓,caffe谦纱,mxnet或者C...
機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練要保證模型在訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率高,即低bias(偏差)君编;同時(shí)也要保證驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率跨嘉,不產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象,即保證低variance(方差) ...
深度學(xué)習(xí)已然成為眼下最時(shí)髦的科技吃嘿,廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言理解祠乃,視覺(jué),音頻以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理兑燥,如搜索引擎亮瓷,電子商務(wù)的商品推薦。 深度學(xué)習(xí)說(shuō)白了就是神...
1 卷積網(wǎng)絡(luò)層次類型 卷積層降瞳,通過(guò)多個(gè)卷積核進(jìn)行特征提取 激活層嘱支,非線性激活函數(shù)處理濾波結(jié)果,常用的有ReLu挣饥,sigmoid 池化層除师,通過(guò)降采...
看到一篇文章亮靴,報(bào)道Waymo在試驗(yàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了L4級(jí)別的無(wú)人駕駛馍盟,在這個(gè)背景下討論了無(wú)人車的商業(yè)模式。 無(wú)人車產(chǎn)業(yè)鏈上包括汽車制造商茧吊,組件提供者和共...