7.3 参数初始化 预训练初始化一个已经在大规模数据上训练过的模型可以提供一个好的参数初始值 随机初始化对称权重现象:logistic回归和感知器中一般将参数全部初始化为0,...
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7.3 参数初始化 预训练初始化一个已经在大规模数据上训练过的模型可以提供一个好的参数初始值 随机初始化对称权重现象:logistic回归和感知器中一般将参数全部初始化为0,...
优化(经验风险最小)、正则化(降低模型复杂度) 7.1 网络优化 7.1.1 网络优化的难点 结构差异大 没有通用的优化算法 超参数多 非凸优化问题 参数初始化 逃离局部最优...
一. 压缩感知理论简介 1.传统采样和压缩感知 1.1 传统采样理论 传统采样理论基于Nyquist采样定理的不足之处 采样速率必须达到信号带宽的两倍以上才能精确重构信号 。...
1.1 人工智能 人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样. (1) 感知:模拟人的感知能力,对外部刺激信息(视觉和语音等)进行感 知和加工.主要研究领...
SVM优化部分简述 1.问题引入 对于如上如图的红、紫色样本点,希望找到一决策边界 (表示权重向量,表示样本特征矩阵,b 表示偏置)使得 两条平行与决策边界的虚线到决策边界...
首先要了解的是目前机器学习工作中,最常见的三种任务就是:1.回归2.分类3.聚类 以下给出三种任务最本质和通俗的理解:回归(regression) :定量输出称为回归,或者...
anaconda conda 常命令conda -V 检查是否安装以及当前conda的版本conda list 查看安装了那些包conda env list 或 conda ...
LDA(线性判别分析)基本原理 LDA思想 LDA是监督学习的降维、分类技术,可以用一句话概括思想:投影后类内方差最小,类间方差最大。 如下图所示,给定数据样例集,设法将样例...