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深度学习调参指南

深度学习训练里，神经网络的超参数特别多，调这些参数得花好多算力和时间。而且，不同的超参数有时候差别特别大。所以，调整超参数被大家戏称为“玄学”或“炼丹学”。

  • 2024-05-06
  • 阅读252

多模态深度学习的综述

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。 例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文本包含图像，以更清楚地表达文章的中心思想。不同的模态具有非常不同的统计特性。这些数据被称为多模态大数据，包含丰富的多模态和跨模态信息，对传统的数据融合方法提出了巨大的挑战。

  • 2024-05-06
  • 阅读279

统计学中的概率分布

您是否熟悉统计学中使用的不同分布？

  • 2024-05-06
  • 阅读238

深度学习中的重要概念

深度学习是机器学习的一个子类别，专注于为计算机构建一个学习过程，使其能够像人类一样识别模式和做出决策。

  • 2024-05-06
  • 阅读237

假设检验浅谈

假设检验是一种推断性统计方法。 它常常被用来基于可用证据做出知情决策。 在其核心，假设检验涉及通过评估样本数据来评估一个提出假设的有效性。 这一过程通常始于制定两个不同的假设：零假设（H0）和备择假设（H1）。

  • 2024-05-06
  • 阅读253

梯度下降（GradientDescent）

梯度下降（Gradient Descent）是一种一阶优化技术，用于寻找局部最小值或优化损失函数（loss function）。它也被称为参数优化技术（parameter optimization technique）。

  • 2024-05-06
  • 阅读242

机器学习：基于实例vs基于模型

被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。

  • 2024-05-06
  • 阅读248

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）的重要概念

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），也被称为convet，是一种特殊的神经网络，用于处理具有已知网格状拓扑的数据，比如时间序列数据（1D）或图像（2D）。

  • 2024-05-06
  • 阅读239