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深度置信网络改进
什么是
深度
学习(deep learning)?
答:
深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,大致有卷积神经网络、基于多层神经元的自编码神经网络和
深度置信网络
三类。目前,深度学习在多个领域取得了很大成果,如数据挖掘、机器翻译、语音识别、人脸支付、推荐服务、个性化搜索。深度学习可使机器高度模仿人类社会的具体活动,对很多复杂的识别模式...
求推荐适合
深度
学习的服务器
答:
深度学习起源于神经网络,但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架,如深度神经网络、卷积神经网络和
深度置信网络
和递归神经网络等,已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑...
自己学习
深度
学习时,有哪些途径寻找数据集
答:
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于
深度置信网络
(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来...
什么是机器学习?
答:
learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.')Tom Mitchell的机器学习(1997)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习是提到,“机器学习是对能通过经验自动
改进
的...
深度
学习的理论解释有哪些?
答:
同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经
网络
(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而
深度置信
网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度...
模型集成
答:
测试阶段数据扩充:训练阶段的若干数据扩充策略,实际上,这些 扩充策略在模型测试阶段同样适用,诸如图像多尺度、随机裁剪等。以随机扣取为例,对某张测试图像可得到 n 张随机扣取图 像,测试阶段只需用训练好的
深度网络
模型对 n 张图分别做预测,之后将预测 的各类
置信
度平均作为该测试图像最终预测结果...
深度
学习对学习者有什么要求吗?
答:
深度
学习对学习者的要求当然比较高一点呐,你起码应该有基础的计算机理论。和实践还有各方面的,不管是文科还是理科。都应该成绩比较好一点,否则的话怎么能够进行深度学习呢?
什么是
深度
学习
答:
深度
学习。就是指学习娇生的文化知识和科学技术。比如说我们在大学读研究生博士等等所学的专业知识。就应该属于深度学习。还比如说我们中国研究的航天事业。这些研究人员所从事的职业就应该属于升速学习。他们必须研究航天技术所需要的专业技术理论和知识。这些研究和探索就虚次深度学习。他们不但要一定的理论...
深度
学习有哪些本质性特征
答:
深度
学习》一书论述了深度学习的五个特征,其内容很有进一步思考和研究的价值。一、联想与结构:经验与知识的相互转化 学习学科的基本结构,以联想的、结构的方式去学习,是深度学习的重要特征。(p50)实现深度学习,需要联结学生的经验,并且要实现经验的系统化、结构化,让经验转化为知识,实现经验的增殖...
如何直观地理解机器学习领域的
深度
和浅度学习
答:
深度学习也有许多种不同的实现形式,根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同,它也有不同的名字:例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)、
深度置信网络
(Deep Belief Networks)、受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines)、深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machines)、递归自动编码器...
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