深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Leslie Smith 在设置超参数(学习率.动量和权重衰减率)问题上第一阶段的研究成果.具体而言,Leslie Smith 提出的 1cycle 策略可以令复杂模型的训练迅速完成.它表示在 cifar10 上训练 resnet-56 时,通过使用 1cycle,能够在更少的迭代次数下,得到和原论文相比相同

​深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向,引领了第三次人工智能的浪潮. 本文整理了深度学习领域3种典型的算法,希望可以帮助大家更好地理解深度学习这门极具深度的学科. 1.卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习的代表算法之一. 卷积神经网络仿造生物

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型

NLP&深度学习:近期趋势概述 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势.本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新技术(SOTA)结果的回顾和比较.在这篇全面的综述中,你可以详细了解NLP深度学习的过去,现在和未来.此外,你还将学习一些 在NLP中应用深度学习的最佳实践.其中主题包括: 1.分布式表示的兴起(例如,word2vec): 2.卷积,

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.这些方法在很多方面都带来了显著的改善,包含最先进的语音识别.视觉对象识别.对象检測和很多其他领域,比如药物发现和基因组学等.深度学习可以发现大数据中的复杂结构.它是利用BP算法来完毕这个发现过程的.BP算法可以指导机器怎样从前一层获取误差而改变本层的内部參数,这些内部參数可以用于计算表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据.比方文本和语音方面表现出了闪亮的一面. 机

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧:而这样一种技术在将来无疑是前景无限的.那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢? 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式(声音.图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic

<Deep Learning>(深度学习)中文版开放下载   <Deep Learning>(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供, 这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造. 书籍原版英文目录: Deep Learning Table of Contents Acknowledgements Notation 1 Introduction

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

目录 1.感知机的描述 2.感知机解决简单逻辑电路,与门的问题. 2.多层感应机,解决异或门 个人学习笔记,有兴趣的朋友可参考. 1.感知机的描述 感知机(perceptron)由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出来的.是作为神经网络(深度学习)的起源的算法. 学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想 感知机接收多个输入信号,输出一个信号.如下图: 其中: x1.x2是输入信号,y是输出信号 w1.w2是权重 图中的○,代表一个个"神经元"

前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结与笔记. 内容主要是人工智能和深度学习的简介.环境配置和简单的python实例演示. 对于刚了解人工智能基本常识和具有Python基础的人,再来看本篇文章,就会对人工智能之深度学习有种豁然开朗的感觉,也是对人工智能学习的一种进阶. PS:开发工具包在文章末尾,有需要或者有问题可以评论区留言讨论 一.

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re