深度學習應用在超分辨率領域的9個模型

我們曾分享過的實時圖像識別只是其中一種應用。我們還可以利用深度學習來做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學習基本框架，以及衍生出的各種網絡模...

2018-07-13 標簽：神經網絡機器學習深度學習 1.5萬 0

遷移學習的原理，基于Keras實現遷移學習

我面對的大多數計算機視覺問題沒有非常大的數據集（5000-40000圖像）。即使使用極端的數據增強策略，也很難達到像樣的精確度。而在少量數據集上訓練數百...

2018-05-09 標簽：機器學習深度學習 1.5萬 1

構建一個決策樹并查看它如何進行預測

正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反，正如我們將看到的，隨機森林或神經網絡通常被認為是黑匣子模型。...

2018-07-16 標簽：神經網絡機器學習決策樹 1.5萬 0

三種回歸算法及其優缺點，將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助

在這一簡單的模型中，單變量線性回歸的任務是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關系；而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關系。

2018-03-23 標簽：神經網絡機器學習 1.4萬 0

如何才能高效地進行深度學習模型訓練？

分布式深度學習框架中，包括數據/模型切分、本地單機優化算法訓練、通信機制、和數據/模型聚合等模塊。現有的算法一般采用隨機置亂切分的數據分配方式，隨機優化...

2018-07-09 標簽：加速器機器學習深度學習 1.4萬 0

LSTM和GRU的動態圖解

根據上圖公式：新權重=權重-學習率×梯度。已知學習率是個超參數，當梯度非常小時，權重和新權重幾乎相等，這個層就停止學習了。由于這些層都不再學習，RNN就...

2018-10-27 標簽：可視化機器學習 1.4萬 0

語言模型、RNN、LSTM以及NLP數據預處理流程

我使用了知名的BeautifulSoup包，我花了5分鐘，看了Justin Yek寫的How to scrape websites with Pytho...

2018-06-30 標簽：機器學習python自然語言 1.4萬 0

Qdrant不只是高性能向量數據庫

在機器學習和深度學習中，向量通常被用作表示數據的形式，其中每個向量的維度代表了不同的特征或屬性。例如，在圖像分類任務中，一個圖像可以被表示為像素值組成的...

2023-05-11 標簽：API數據庫機器學習 1.4萬 0

機器學習的可解釋性為何如此重要？

而對于自底向上的模式，將商業模型中的一部分委派給機器學習，甚至從機器學習中得到全新的商業想法。自底向上的數據科學一般與手工勞作的自動化過程相關。例如制造...

2018-04-11 標簽：機器學習深度學習 1.4萬 0

經典的采樣方法有哪些？

可以看到蒙特卡洛法其實就是按一定的概率分布中獲取大量樣本，用于計算函數在樣本的概率分布上的期望。其中最關鍵的一個步驟就是如何按照指定的概率分布 p 進行...

2018-07-09 標簽：函數采樣機器學習 1.4萬 1

從神經網絡入門嵌入式視覺應用的機器學習

目前嵌入式視覺領域最熱門的話題之一就是機器學習。機器學習涵蓋多個行業大趨勢，不僅在嵌入式視覺 (EV) ，而且在工業物聯網和云計算中均發揮著極為顯赫的作...

2018-01-07 標簽：嵌入式神經網絡機器學習 1.4萬 0

機器學習的含義、術語、以及重要性的解析

機器學習”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度、卻也是非常火熱的詞匯。機器學習是英文單詞“Machine Learning”（簡稱ML）的直譯，從字面上便...

2018-01-19 標簽：人工智能機器學習 1.4萬 0

深度學習與機器學習有什么差異你知道嗎？

如果你經常想讓自己弄清楚機器學習和深度學習的區別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。

2017-10-31 標簽：機器學習深度學習 1.4萬 1