Deeplearning Algorithms tutorial 脉冲神经网络(Spiking Neural Network) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手...

Deeplearning Algorithms tutorial Hopfield网络(Hopfield Network) 优缺点 应用领域 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智...

多层感知机概述 生活中的神经网络 神经网络算法概述 数据集 特征提取 词袋&TFIDF n-gram&TFIDF one-hot编码 训练与效果验证 多层感知机概述 生活中的神经网络 人的大脑是由无数的神经元组成的复杂网络。神经元是具有长突起的细胞，它由细胞体和轴突、树突组成。 每个神经元可以有一或多个树突，可以接受刺激...

Transformer Transformer class paddle.nn. Transformer ( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation=’relu’, a...

Deeplearning Algorithms tutorial 应用领域 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新...

5、神经网络 上篇主要讨论了决策树算法。首先从决策树的基本概念出发，引出决策树基于树形结构进行决策，进一步介绍了构造决策树的递归流程以及其递归终止条件，在递归的过程中，划分属性的选择起到了关键作用，因此紧接着讨论了三种评估属性划分效果的经典算法，介绍了剪枝策略来解决原生决策树容易产生的过拟合问题，最后简述了属性连续值/缺失值的处理方法。本篇将讨论现阶段...

5、路线图 这本书分为两个部分。 第一部分，机器学习的基础知识，涵盖以下主题： 什么是机器学习？它被试图用来解决什么问题？机器学习系统的主要类别和基本概念是什么？ 典型的机器学习项目中的主要步骤。 通过拟合数据来学习模型。 优化成本函数（cost function）。 处理，清洗和准备数据。 选择和设计特征。 使用交叉验证选择一个模型并调整超参数。...

Transformer Transformer class paddle.nn.Transformer ( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation=’relu’, a...

机器学习方法概论 机器学习方法概论 机器学习的对象是：具有一定的统计规律的数据。 机器学习根据任务类型，可以划分为： 监督学习任务：从已标记的训练数据来训练模型。 主要分为：分类任务、回归任务、序列标注任务。 无监督学习任务：从未标记的训练数据来训练模型。主要分为：聚类任务、降维任务。 半监督学习任务：用大量的未标记训练数据和少量的已标记数...

无监督预训练使用栈式自编码器 正如我们在第 11 章中讨论的那样，如果您正在处理复杂的监督任务，但您没有大量标记的训练数据，则一种解决方案是找到执行类似任务的神经网络，然后重新使用其较低层。 这样就可以仅使用很少的训练数据来训练高性能模型，因为您的神经网络不必学习所有的低级特征；它将重新使用现有网络学习的特征检测器。 同样，如果您有一个大型数据集，但大...