#AngularJS深度剖析与最佳实践

深度学习的这些坑你都遇到过吗?神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

新智元 极市平台 2017-09-09本文经授权转自新智元来源:theorangeduck.com作者:DanielHolden编译:刘小芹,文强 如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情,以及他自己的解决经验。 忘记规范化数据忘记检查结果...

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

2017年05月01日13:28:21 cxmscb 阅读数151413更多分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC4.0BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https:...

【深度森林第三弹】周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN

 技术小能手 2018-06-0414:39:46 浏览848分布式 性能 神经网络 还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗?今天,ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT。在这...

NIPS2018最佳论文解读:Neural Ordinary Differential Equations

 雷锋网2019-01-1023:32  雷锋网AI科技评论按,不久前,NeurIPS2018在加拿大蒙特利尔召开,在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是《NeuralOrdinaryDifferentialEquations》,论文地址:https://arxiv.org/abs/1...

如何理解归一化(Normalization)对于神经网络(深度学习)的帮助?

作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。回顾一下围绕normalization的一些工作(由最新到最旧的BatchNorm):2019,Weight...

SWATS算法剖析(自动切换adam与sgd)

战歌指挥官搬砖、码砖、代查水表....27人赞同了该文章SWATS是ICLR在2018的高分论文,提出的一种自动由Adam切换为SGD而实现更好的泛化性能的方法。论文名为ImprovingGeneralizationPerformancebySwitchingfromAdamtoSGD,下载地址为:https://ar...

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法

  ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ:AnAutomaticReinforcementLearningApproachforDeepQuantizationofNeuralNetworks量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在。目前解决的方法...

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析

 2018年09月04日15:42:07 刀客123 阅读数2020更多分类专栏: 机器学习 转载:  https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/809726581、梯度下降算...

深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)

ycszenSemanticSegmentation/changqianyu.me1,652人赞同了该文章(标题不能再中二了)本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此我就不赘述了。此处的SGD指mini-batchgradientdescent,关于bat...

深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitation learning)

 深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitationlearning)2017.12.10      本文所涉及到的模仿学习,则是从给定的展示中进行学习。机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显示的得到reward。在某些任务上,也很难定义reward。如:自动驾驶,撞死一人,...

深度学习面试100题

2018.11.2216:40:49字数769阅读22321、梯度下降算法的正确步骤是什么?a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络,得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元,调整相应的(权重)值以减小误差 A.abcde &...
代码星球 ·2020-04-03

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践

2018年06月13日16:38:11 轻春 阅读数6004更多分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC4.0BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn...

推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

0.8012018.05.1916:17:18字数2068阅读22568推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.co...

深度学习原理与实践(开源图书)-总目录

置顶 2018年10月13日17:54:24 MTVideoAI 阅读数:390 标签: 深度学习原理与实践机器学习原理与实践开源图书 更多个人分类: 深度学习专题所属专栏: 深度学习原理与实践  版权声明:本文为博主原...

AngularJS测试二 jasmine测试路由 控制器 过滤器 事件 服务

测试应用1.测试路由我们需要检测路由是否在运作,是否找到了,或者是404了。我们要确认路由事件触发了,预期的模板是否真的加载了。既然路由会改变页面的地址(URL)和页面内容,我们需要检测路由是否被加载了,页面是否找到了,在这中间发生了什么。一段简单的路由代码:angular.module('myApp',['ngRou...
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