R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析

R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析

使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许还有Java,Scala和Spark。 H2O品牌被称为“...

深度学习模型数值稳定性——梯度衰减和梯度爆炸的说明

深度学习模型数值稳定性——梯度衰减和梯度爆炸的说明

0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文的主旨是说明深度学习网络模型中关于数值稳定性的常见问题:梯度衰减(vanishing)和爆炸(explosion),以及常见的解决方法...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型?

TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型?

检索增强一直是NLP中研究的一个方向,但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的TabR模型,模型通过增加一个类似注意力的检索组件来改进现有模型。据说,这种注意力机制的细节可以显著提高表格数据任务的性能。TabR模型在表格数据上的平均...

具有生物启发训练方法的物理深度学习:物理硬件的无梯度方法

具有生物启发训练方法的物理深度学习:物理硬件的无梯度方法

对人工智能不断增长的需求推动了对基于物理设备的非常规计算的研究。虽然此类计算设备模仿了大脑启发的模拟信息处理,但学习过程仍然依赖于为数字处理优化的方法,例如反向传播,这不适合物理实现。在这里,来自日本 NTT 设备技术实验室(NTT Device Technology Labs)和东京大学...

做时间序列预测有必要用深度学习吗?事实证明,梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型

做时间序列预测有必要用深度学习吗?事实证明,梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型

在深度学习方法应用广泛的今天,所有领域是不是非它不可呢?其实未必,在时间序列预测任务上,简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。过去几年,时间序列领域的经典参数方法(自回归)已经在很大程度上被复杂的深度学习框架(如 DeepGIO 或 LSTNet 等)更新...

深度学习相关概念:动量法与自适应梯度

深度学习相关概念:动量法与自适应梯度

  在上一篇博客中,我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。1.梯度下降存在的问题1.批量梯度下降(BGD)在梯度下降的每一步中,我们都用到了所有的训练样本,我们需要进行求和运算,在梯度下降中,在计...

# 【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第10天:梯度爆炸、梯度消失、梯度检验

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【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》第10天:梯度爆炸、梯度消失、梯度检验✨本文收录于【深度学习】:《PyTorch入门到项目实战》专栏,此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记,尽量坚持每周持续更新,欢迎大家订阅!个人主页:JoJo的数据分析历险记个人介绍:小编大四统计在读,...

深度学习中“消失的梯度”

深度学习中“消失的梯度”

最近已经没有存货了,抽时间看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感觉小有收获,分享给大家,就当是一点个人的随笔。  了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient ...

深度学习入门(3)神经网络参数梯度的计算方式

深度学习入门(3)神经网络参数梯度的计算方式

前言上一篇文章介绍了神经网络需要达到的最终目标,即使所定义的损失函数值达到尽可能的小。那么,是如何达到使得损失函数的值最小的呢?其实,最常使用的核心大招就是“梯度法”进行参数的更新优化,最终达到使得损失函数最小的目的。本文将介绍神经网络中参数的梯度是如何计算的。在介绍梯度法之前先简单介绍一下所用到的...

【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度(gradient)

【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度(gradient)

1 自动求梯度在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1.1 概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将其属性...

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