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从零开始机器学习001-线性回归数学推导
机器学习中回归是同学们在学习过程中重要的一环。无论是面试还是实际应用都会经常用到。很多人都会使用线性回归,那么有多少人知道线性回归是怎么来的呢?如果想让自己在机器学习的方向上更有价值,数学方面的推导必不可少。今天就给大家讲解下回归中比较重要的线性回归的数学推导。 老师的课程 1…
白话生成对抗网络 GAN,50 行代码玩转 GAN 模型!【附源码】
今天,红色石头带大家一起来了解一下如今非常火热的深度学习模型:生成对抗网络(Generate Adversarial Network,GAN)。GAN 非常有趣,我就以最直白的语言来讲解它,最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加深理解。 1. 什么是 GAN? 好了,GA…
IBM推出开源工具帮AI抵御对抗性样本攻击:DNN开发者的福音
AI 前线导读:深度神经网络在认知任务上已经取得了突破性进展,但是它们很容易受到“对抗样本”的攻击:轻微变动图像、文本或语音数据就可以欺骗这些系统,造成感知误判。而对抗攻击已经对 AI 系统在安全关键应用中的部署构成了实际威胁,为了解决这一问题,近日 IBM 推出了一款开源工具…
五个给机器学习和数据科学入门者的学习建议
选自towardsdatascience,作者:Daniel Bourke,机器之心编译,参与:韩放、一鸣。 从这里开始。 两年前,我开始在网上自学机器学习,并且通过 YouTube 和博客分享了我的学习过程。我并不知道我在做什么,在决定开始学习机器学习之前我从没写过代码。 当…
运用第一性原理探寻AI本质
AI,也就是人工智能,这几年非常火,但究竟AI的本质是什么呢?用第一性原理来探寻AI的本质,可能更容易理解。接下来我们一起探讨AI、第一性原理、以及如何使用第一性原理来理解AI的本质。 第一性原理,这个概念来自于古代希腊先哲——亚里士多德。 听上去有些晦涩,但解释起来很简单,就…
神经网络优化算法:Dropout、梯度消失/爆炸、Adam优化算法,一篇就够了!
1. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢? **训练误差:**模型在训练数据集上表现出的误差。 **泛化误差:**模型…
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2019-10-21