神经网络

为什么基于树的模型可以超过神经网络模型?

神经网络通常被认为是机器学习的圣杯,无所不知,解决一切问题,主要是因为它们很复杂。另一方面,基于树的方法并没有被同样的敬畏和炒作,主要是因为它们看起来很简单。虽然它们看起来如此不同,但它们只是一枚硬币的两面。

大咖云集!9月18日 Imagination Technologies 受邀参加2020中关村论坛

9月18日,Imagination Technologies 高管Andrew Grant 受邀参加由旷视公司承办的“人工智能开源开放与生产力促进论坛”,并在论坛上发表主题演讲——《在边缘侧神经网络处理器IP中使用开源的AI框架》,并从芯片IP供应商的角度介绍Imagination如何借助神经网络加速器IP,推动开源AI框架。

11种主要神经网络结构图解

随着深度学习的快速发展,人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构,这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构,可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。

神经网络过拟合要如何优化?

在深度学习中,神经网络模型是其较为常见的模型之一。神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突飞猛进的发展,其强大的特征学习能力引起了国内外学者的广泛关注,有着十分广泛的应用前景。但是,神经网络在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳,这种情况称为过拟合。

神经网络防止过拟合的8种优化方法

① 获取更多的数据。最直观有效的方法,有了足够的数据网络也不太容易过拟合。② 数据增强。复制现有数据并加随机噪声,重采样等,在图像领域我们可以进行不同角度旋转,平移变换,随机裁剪,中心裁剪,模糊等。

如何在训练神经网络的时候设定学习率和超参数

随机梯度下降针对神经网络解决的优化问题具有挑战性,解决方案的空间(权重集)可能包含许多良好的解决方案(称为全局最优),并且易于查找,但技能解决方案较少(称为本地解决方案)最优)。

神经网络的学习技巧(含损失函数与激活函数关系、初始值、优化函数、DropOut等)

本文为了让初学者更加简单、直观地理解神经网络在训练中的技巧,以及明白为什么这样做能有效地提高训练效率,将神经网络中的本质过程一一阐述,弄清楚这些原理对初学者大有裨益。