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机器学习4个常用超参数调试方法

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

  • 2023-02-26
  • 阅读316

一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇

他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列； 当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。 以nlp的一个最简单词性标注任务来说，将我 吃 苹果 三个单词标注词性为 我/nn 吃/v 苹果/nn。

  • 2023-02-27
  • 阅读290

循环神经网络（RNN）简易教程

我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN？ RNN是什么以及它是如何工作的？ 挑战RNN的消梯度失和梯度爆炸 LSTM和GRU如何解决这些挑战 假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”，我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。假设我们知道我们是在下午开会，并且这些信息一直存在于我们的记忆中，那么我们就可以很容易地预测我们可能会在午餐时见面。 当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时，我们使用循环神经网络（RNN）

  • 2023-02-27
  • 阅读292

RNN基本原理和RNN种类与实例

之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network（RNN），每一个神经元除了当前信息的输入外，还有之前产生的记忆信息，保留序列依赖型。

  • 2023-02-27
  • 阅读301

RNN和CNN的区别表现在哪些方面？

RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些，主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时，它们的区别在于：

  • 2023-02-27
  • 阅读285

1、DNN(深度神经网络),2、CNN(卷积神经网络),3、RNN(循环神经网络)

1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)

  • 2023-02-27
  • 阅读287

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络，如图1所示，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，下文在区分三者的时候，都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

  • 2023-02-27
  • 阅读323

什么是NLP(自然语言处理）

NLP 的全称是 Natural Language Processing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。

  • 2023-02-27
  • 阅读284