深度学习常见算法之训练自己的数据

  深度学习前沿算法思想 本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NDExMTAzNA==&mid=2649981646&idx=2&sn=8fe05eac5a5068efb65ca1602e5fd3a0&chksm=8854b69bbf233f8db5dbaa1ea8396d181c9a35e760ab3c1c4934b504f69fe92683972d78d327&mpshare=1&scene=2&

协同过滤 协同过滤(CF)及其变式是最常用的推荐算法之一.即使是数据科学的初学者,也能凭之建立起自己的个性化电影推荐系统,例如,一个简历项目. 当我们想要向某个用户推荐某物时,最合乎情理的事情就是找到与他/她具有相同爱好的用户,分析其行为,并且为之推荐相同的东西.或者我们可以关注那些与该用户之前购买物品相似的东西,并推荐相似的产品. 协同过滤(CF)有两种基本方法,它们分别是:基于用户的协同过滤技术和基于项目的协同过滤技术. 该推荐算法的以上情形中均包含两步: 1. 找到数据库中有多少用户/项目

引言 深度学习目前已成为发展最快.最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用.然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得初学者经常卡在一些概念的理解上,读论文似懂非懂,十分吃力.另一方面,即使有了简单易用的深度学习框架,如果对深度学习常见概念和基本思路不了解,面对现实任务时不知道如何设计.诊断及调试网络,最终仍会束手无策. 本系列文章旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想,使读者对深度学习的重要概念

       Hello World!今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一:训练数据.深度学习已经在现实世界得到了广泛运用,例如:无人驾驶汽车,收据识别,道路缺陷自动检测,以及交互式电影推荐等等. 我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上,而是处理训练数据.深度学习需要大量的数据,然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间!所以我们一直在考虑:能否找到一个方法来提升我们的工作效率?是的,我们找到了. 现在,我们很自豪的将Supervisely令人惊叹的新特性公诸于世:支持AI的标注工

学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要的学习方式.将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果. 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为"训练数据",每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中"垃圾邮件""非垃圾邮件",对手写数字识别中的&

1.背景 去年4月,NVIDIA推出了Tesla P100加速卡,速度是NVIDIA之前高端系统的12倍.同年9月的GTC China 2016大会,NVIDIA又发布了Tesla P4.P40两款深度学习芯片.Tesla P100主攻学习和训练任务,而Tesla P4&P40主要负责图像.文字和语音识别. 同为Pascal架构且运算能力接近的P100和P40常常被拿来对比,单看Spec上运算能力,似乎P40比P100的深度学习性能更好,但实际上呢?本文就通过使用NVCaffe.MXNet.Te

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 请收下这份关于人工智能的根目录--博客整理系列(一) 关于数据科学的那些事--博客整理系列(二) 机器学习必备手册--博客整理系列(三) 扩展眼界的都在这--博客整理系列(四) 深度学习必备手册(上)--博客整理系列(五) 深度学习的概念源于人工神经网络的研究,如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文,基于深信度网(DNB)提出非监督贪心逐层训练算法,未解决深层结构相关的优化难题出现的论

作为人工智能领域一个重要的研究分支,深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域,包括语音识别,语义理解,图像识别,大数据分析等等,甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习.面对如此重要的江湖地位,我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心,想要快速着手使用这项强大的技术来解决现实生活中的实际问题.因此,雷锋网(公众号:雷锋网)将围绕深度学习技术整理一个系列文章,全面覆盖与其相关的各项知识点. 本文针对如何入门深度学习这一话题,整理了若干参考资料,希望对广大开发者有所裨益

Figure1. Deep learning导图   前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(Artificial neural network)扩展开来并发展成为今天十分火热的深度学习(Figure 2).实际上,深度学习的兴起和发展是非常自然的,人们在应用经典的机器学习方法时,需要对具体的问题或