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使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

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1.简介 神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功,包括图像、文本、时间序列等。然而,学术界或工业界都面临的一个问题是,不能以任何细节来理解其工作的过程,只能通过实验来检测其效果,而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象,这会…

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机器学习 —— 浅谈贝叶斯和MCMC

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浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中,贝叶斯总是是绕不过去的一道坎,大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法,没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程,content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian s…

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手把手教你训练 RNN | Part II

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RNN 的反向传播是为了计算出关于损失函数的梯度值 读者可以在这里看到本文的 Part I(http://www.raincent.com/content-85-11648-1.html)。 单个 RNN 单元的反向传播 RNN 中反向传播的目的是计算出最终的损失值 L 分别对权值矩阵(W_xh,W_ah,W_ao)和偏置向量(b_h,b_o)的…

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手把手教你训练 RNN | Part I

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RNN 前向传播逐步演练 单个 RNN Cell 中的前向传播算法 在之前的文章中,我们介绍了RNN 的基本结构并将其按时间序列展开成 Cells 循环链,称为 RNN cells。下面,我们将揭示单个 RNN Cell 的内部结构和前向传播计算过程。 将其过程分解成多个步骤: 第一步:cell 接受两个…

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大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变有哪些?

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为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施,这是IT专业人员们所面临的新挑战。推行大数据战略的压力往往来自高层,因为管理者相信,能有效运用数据的企业将比落后者具备更大优势。大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变主要有五点: 一、围绕大数据选择存储 …

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数据科学大Battle,你站Python还是R

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Python 或 R,这是一个问题。在数据科学工作中,你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验,分享了自己的看法,希望能够帮大家做出更好的选择。 希望这篇文章能帮助那些在数据科学中纠结于选择Python还是R的小伙伴们…

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生物学是数据科学的下一个爆发点

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对于数据科学家或初创公司来说,CSB是一个新兴领域,将充分利用深度学习领域的进展。 CSB将显著加速治愈人类某些棘手的疾病,或在5至7年时间内成为下一代独角兽的基石。 或许只有当你真正参与其中才能更好地描述这一切,比如通过面部识别技术在Facebook上标记你朋友的脸,或者…

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干货:如何从系统层面优化深度学习计算?

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在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习已经被证明是非常有效的,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而,深度学习对于计算能力有着很大的依赖,除了改变模型和算法,是否可以从系统的层面来优化深度学习计算,进而改善计算资源的使…