深度學習 參數的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ThereseDonovan,RuthMickey寫的 AI 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。
另外網站AI應用今年將井噴爆發超參數模型上演軍備競賽也說明:參數 是機器學習演算法的關鍵要素,猶如馬斯克與貝佐斯的太空競賽,科技巨頭的軍備競賽是「誰有最大深度學習的模型」,而參數的數量在這兩年成長速度 ...
這兩本書分別來自旗標 和深智數位所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 何亞恩的 一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統 (2022),提出深度學習 參數關鍵因素是什麼,來自於智慧型手機即時辨識、心電圖、深度學習、多卷積核模型、注意力機制。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電機工程學系 陳信宏、江振宇所指導 劉宇軒的 少量語料實現端到端的語音合成系統 (2021),提出因為有 英文語音合成、頻譜模型、文字分析、深度混合密度網路、端到端語音合成系統的重點而找出了 深度學習 參數的解答。
最後網站飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台則補充:飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。 ... 飞桨同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练,支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练, ...
AI 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
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為了解決深度學習 參數 的問題,作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述:
貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅,其核心是利用統計推論的方法,在觀測到新證據或取得新資訊時,利用科學方法循環更新先前假設的機率,非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺,而本書很不一樣,作者依其自身的(慘痛)經歷規劃出這本神奇之書,隨時與學習者站在一起,將腦海經常冒出來的疑問,以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式,也用不同顏色標示(對了!本書是彩色書,灑花),不斷的前後呼應提醒,才不會讀到後面卻忘了前面,進而確實掌握貝氏
統計的精髓。本書討論到 MCMC (馬可夫鏈蒙地卡羅法)之處尤其精彩,一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了,而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練,落實從做中學的精神。 對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員,包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等,都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。 本書特色 ○由施威銘研究室監修內容,適時補充編註與譯註,幫助讀者確實理解內容。 ○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神,真正從做中學會的就不會忘記。 ○本書厚達六百多頁,為考慮到學習的便利性
與舒適性,採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 ○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載,可自行修改參數觀察函數圖形變化。
深度學習 參數進入發燒排行的影片
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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歡迎你的加入,更期待你在學習之後的發現;那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收看,我們再會。
一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統
為了解決深度學習 參數 的問題,作者何亞恩 這樣論述:
目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上
繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36
3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54
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為了解決深度學習 參數 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量:限量300包 咖啡風味:花神+黃金曼特寧 研磨刻度:40刻度 填充刻度:10g 製造/有效日期,18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說
。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,
市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱
少量語料實現端到端的語音合成系統
為了解決深度學習 參數 的問題,作者劉宇軒 這樣論述:
本論文透過深度學習的技術改善英文語音合成的音質,建立一個音質改善的英文文字轉語音系統。本研究從最基本的聲學參數及語言參數去做改善,在頻譜參數方面引入WORLD分析的CheapTrick作為求取頻譜資訊之方法,而標記資訊方面加入音素、音節、詞、片語、句子五層結構的相關位置的語言資訊,文字分析方面則是實作一個系統產生標記資訊,模型訓練方面則是引入深度學習的深度混合密度網路架構幫助我們建立頻譜模型及持續時間模型,再加上深度學習的WaveNet聲碼器取代傳統的MLSA聲碼器做合成,最後引用Tacotron模型實現端到端的語音合成系統。實驗結果證實HTS系統的合成聲音在喜好度及MOS兩種主觀測試上有很
大進步,而Tacotron系統則在訓練的效率上有很大改進。
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#17.【深度学习分享】自动计算模型参数量和FLOPs - BiliBili
用torchsummary包简单查看pytorch模型 参数 量. 23年三大 深度学习 模型部署与剪枝优化实战:PyTorch、. 4525 39. 5:59:57. 於 www.bilibili.com -
#18.课设题目为基于深度学习技术的小黄脸表情包识别的课设目标是 ...
基于深度学习技术的小黄脸表情包识别是一项新兴的研究方向,其目标是利用深度学习算法对人类表情进行准确、快速的分类和识别。该课设旨在通过设计并 ... 於 linuxcpp.0voice.com -
#19.深度學習- 維基百科,自由的百科全書
深度學習 (英語:deep learning)是機器學習的分支,是一種以人工神經網路為 ... 在分層訓練的過程中,本應用於修正模型參數的誤差隨著層數的增加指數遞減,這導致了 ... 於 zh.wikipedia.org -
#20.一個有效的深度學習超參數選擇方法應用於入侵偵測系統
因此本研究採用差分. 進化演算法(differential evolution, DE) [13] 調整深度類神經網路(deep neural network,. DNN) [14] 架構與長短期記憶神經網路(long ... 於 cccisa.ccisa.org.tw -
#21.深度学习超参数调整
关于训练深度学习模型最难的事情之一是你要处理的参数的数量。无论是从网络本身的层宽(宽度)、层数(深度)、连接方式,还是损失函数的超参数设计和 ... 於 leesen998.github.io -
#22.深度学习超参数搜索实用指南_模型
摘要:在本文中,我们将讨论为深度学习模型搜索最佳超参数集合的动机和策略,并演示如何在FloydHub上来完成任务。学习本文之后,这将会在深度学习工作 ... 於 www.sohu.com -
#23.深度学习-PyTorch 实战
分享发现- @isshenye - 深度学习-PyTorch 实战├──01. ... ├──1-6 线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4 22.81M | ├──1-7 线性回归DEMO-训练回归 ... 於 www.v2ex.com -
#24.深度學習基礎
如何調整參數? Deep Learning注意事項. Batch Normalization(批次標準化). Why Deep? Deep Learning Toolkit. Machine Learning vs ... 於 debussy.im.nuu.edu.tw -
#25.深度学习模型参数量学习的记录
深度学习 模型参数量学习的记录 · 1、单位M:是指参数的数量,即一个模型包含多少个参数。 · 2、单位MB(MByte的缩写):指一个模型的大小,即模型所占存储 ... 於 www.jianshu.com -
#26.機器學習的統計基礎: 深度學習背後的核心技術
從類神經網路開始進入深度學習的範疇,包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作,幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯,並利用參數常規化解決模型過擬 ... 於 www.eslite.com -
#27.高细节模式训练参数
与具有相同数据库的聚焦模式相比,高细节模式最好使用更高的Epoch 计数。 训练集. 用于创建深度学习模型的数据集。这意味着在深度学习期间,仅提取训练 ... 於 support.cognex.com -
#28.微調神經網路超參數(1/2) - 精通機器學習[Book]
312 | 第十章:以Keras 介紹人工神經網路它真的是很值得使用的視覺化工具, 甚至可在TensorFlow 和深度學習之外使用。 我們來整理一下本章教過的東西: 我們已經知道 ... 於 www.oreilly.com -
#29.機器學習填坑:模型參數和超參數之間的區別
導語(參數parameter:就是模型可以根據數據可以自動學習出的變量,應該就是參數。比如,深度學習的權重,偏差等超參數hyper parameter:就是用來確定 ... 於 www.twblogs.net -
#30.设置参数并训练卷积神经网络
例如:. options = trainingOptions('adam'); trainedNet = trainNetwork(data,layers,options);. 具有可学习参数的层也有用于 ... 於 ww2.mathworks.cn -
#31.一文概述联邦持续学习最新研究进展
当一个模型在新的数据集或任务上被重新训练时,深度学习会遇到灾难性遗忘的 ... 在联邦持续学习框架中,将参数汇总为一个全局参数θ_G,允许客户端间的 ... 於 www.thepaper.cn -
#32.网易云课堂-深度学习模型部署与剪枝优化实例-资源分享
感谢群友分享网易云课堂-深度学习模型部署与剪枝优化实例课程内容:01. ... 加载参数与模型权重.mp409. ... 经典卷积计算量与参数量分析.mp4. 38.深度 ... 於 wpfx.org -
#33.深度学习基础-网络层参数初始化详解
神经网络模型一般是依靠随机梯度下降优化算法进行神经网络参数更新的,而神经网络参数的学习是非凸问题,利用梯度下降算法优化参数时,网络权重参数的 ... 於 juejin.cn -
#34.深度学习中的重参数机制总结与代码实现
所以,在训练的时候可以用三个卷积来提高模型的学习能力,但是在测试部署的时候,可以无损压缩为一次卷积,从而减少参数量和计算量。 【复现框架】¶. https://github.com/ ... 於 giantpandacv.com -
#35.什麼是深度學習 - 語音處理實驗室
因為類神經網絡中有大量參數,所以還會使用名. 為「反向傳遞法」(backpropagation)的演算法,. 來提高參數調整的效率。梯度下降法和反向傳遞法. 沒有什麼高深的數學, ... 於 speech.ee.ntu.edu.tw -
#36.台灣資料科學愛好者年會: 一天搞懂深度學習心得筆記
加多參數,效能變爛,不一定是overfitting,要看是不是training set 結果就不好。例如dropout 技巧是針對overfiiting 問題處理,你不能拿這招去處理 ... 於 ihower.tw -
#37.使用機器學習解決問題的五步驟: 模型訓練
函式中有許多「參數」(Parameter),正式這些參數決定函式的輸出是什麼。 因此,模型訓練的概念就是「透過某種 ... 若是深度學習模型,常用的函式庫有:. 於 datasciocean.tech -
#38.運用深度學習與基因演算法於半導體封裝製程參數之最佳化
論文名稱(中文):, 運用深度學習與基因演算法於半導體封裝製程參數之最佳化. 論文名稱(外文):, Semiconductor packaging process optimization using deep neural ... 於 etd.lib.nctu.edu.tw -
#39.cnn參數調整2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞和熱門 ...
cnn參數調整2023-在Facebook/IG/Youtube上的焦點新聞和熱門話題資訊,找cnn深度學習應用,cnn影像辨識,cnn神經網路在2022年該注意什麼?cnn參數調整在2023的熱門內容就 ... 於 year.gotokeyword.com -
#40.深度学习| 神经网络的参数如何初始化? | 电子创新网Imgtec 社区
深度学习 | 神经网络的参数如何初始化? ... 模型的目标函数都是这样,例如,机器学习中的线性回归模型,其目标是拟合一条直线,使用最小二乘进行参数 ... 於 imgtec.eetrend.com -
#41.零基礎自學深度學習:(三)建立機器學習專案 - Evan
透過前兩篇(一)及(二)的內容,學習到如何建立一個基本的神經網路, 及優化後的結果。在優化的過程中, 首先遇到的問題是,這些愈來愈多的超參數要 ... 於 evan-hsiao.medium.com -
#42.深度学习神经网络在力学模型参数估计中的应用研究进展
讨论了深度学习神经网络超参数确定方法,分析了提高深度学习神经网络学习效率和泛化能力的某些行之有效的策略。 Abstract: In order to estimate mechanical model ... 於 www.hanspub.org -
#43.4.6 参数VS 超参数(Parameters vs Hyperparameters)
DeepLearning.ai深度学习课程笔记 ... 4.6 参数VS 超参数(Parameters vs Hyperparameters). 神经网络中的参数是 ... 超参数则是例如学习速率. α \alpha α. 於 baozoulin.gitbook.io -
#44.CNN参数调参,各个参数理解和说明以及调整的要领。 ...
深度学习 14. 深度学习调参,CNN参数调参,各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解,过拟合的解释。 於 blog.csdn.net -
#45.洪佑鑫(2022),製造數據科學:邁向智慧製造與數位決策
Science. 超參數最佳化. D-2. 「超參數」(hyperparameter)在數據科學的模型中十分常見。例如決. 策樹的深度與葉節點最小樣本數,深度學習的隱藏層與節點數,或集成學. 於 www.fcmc.com.tw -
#46.AI模型訓練,如何選出正確的演算法和數據特徵?
深度學習 (Deep Learning) 讓AI自行透過數據去學習和預測,不用選特徵,乍看之下 ... 一個可以調整參數的模型,有助於評估需要多少數據、欲解決的商業問題有多複雜。 於 ai-blog.flow.tw -
#47.使用人工智能深度卷積神經網絡(CNN)無損放大圖片
Bigjpg - 使用人工智能深度卷積神經網絡(CNN)智能無損免費放大圖片,可放大4K級超高清分辨率(4000x4000) ... 使用最新人工智能深度學習技術——深度卷積神經網絡。 於 bigjpg.com -
#48.深度學習超參數搜索實用指南
摘要:在本文中,我們將討論為深度學習模型搜索最佳超參數集合的動機和策略,並演示如何在FloydHub上來完成任務。 於 kknews.cc -
#49.深度學習介紹(Deep learning introduction)
參數 多的結構不僅訓練複雜,訓練時間長,而且泛化性能也很差,也容易產生過度擬合(over fitting)問題。 再次,有很多學習結構的學習演算法使得到的學習器是局部估計運算元 ... 於 chenhh.gitbooks.io -
#50.基於深度類神經網路於彈性約束多目標優化CNC 控制器參數 ...
因此,本研究利用深度學習類神經網路結合基因演算法並提出彈性約束優化技術處理多目標優化問題,達到多目標優化之目的,同時考慮三種指標的加工要求並 ... 於 www.phdbooks.com.tw -
#51.深度學習_改善深度神經網路_第三週_超參數的調校
假設有兩個超參數,傳統機器學習中,常見的作法是在網格中取樣點,然後系統性的研究這些數值,再以最佳效果做為參數。 但在深度學習中,建議作法是隨機取樣點,再以隨機樣 ... 於 hackmd.io -
#52.R筆記--(12) Digit Recognizer (深度學習-DNN, CNN)
這篇筆記主要介紹:「用R實作出深度學習的模型,解決Kaggle上的手寫數字問題(Digit ... 神經網路中的各個參數的資訊 arguments(dnn) # 視覺化DNN結構 ... 於 rpubs.com -
#53.深度學習-tensorflow基礎-自定義命令行參數
Introduction可在程序運行前在不修改程序的情況下,去實時修改一些我們定義好可改變的參數類似於sys.argv的功能tensorflow本身自帶一樣的功能常應用在 ... 於 www.taroballz.com -
#54.2023北京智源大会亮点回顾| 高性能计算、深度学习和大模型
在诸多技术(深度学习、高性能计算、大模型训练以及ChatGPT等)的支持 ... 模型能力,以小数据集、小参数量、高性能实现了中英双语的开源代码模型。 於 mbb.eet-china.com -
#55.小白学深度学习:参数优化与优化器原理
在实际应用中,深度学习的优化过程是一个反复迭代的过程,需要不断地调整超参数和算法以达到最优的效果。 於 www.modb.pro -
#56.深度学习模型训练和关键参数调优详解 - 飞桨AI Studio
深度学习 模型训练和关键参数调优详解. 针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面进行模型开发。 参考资料:. 於 aistudio.baidu.com -
#57.深度学习调优指南中文版
一本系统地教你将深度学习模型的性能最大化的战术手册。 ... 我们的重点是超参数调优的过程,但我们还涉及深度学习学习的其他方面。例如工作流实施和优化,但这些方面 ... 於 github.com -
#58.磨課師課程-張家銘、彭彥璁-資料科學與深度學習
110 - 磨課師課程-張家銘、彭彥璁-資料科學與深度學習-1-4 評估參數的正確性 · 1.6. 08:37. 110 - 磨課師課程-張家銘、彭彥璁-資料科學與深度學習-1-5 計算參數 ... 於 ctld.video.nccu.edu.tw -
#59.具雜訊容忍性之類比混合深度學習運算硬體演算法 - 電腦與通訊
基於記憶體內運算的硬體規格的條件下,提出極小讀取邊際問題,並使用重新參數化技巧結合的機率模型,改進ADC量化器,能有效應用於多位元記憶體內運算的硬 ... 於 ictjournal.itri.org.tw -
#60.深度学习炼丹-超参数设定和模型训练
所谓超参数,即不是通过学习算法本身学习出来的,需要作者手动调整(可优化参数)的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程,一个学习算法为另 ... 於 developer.aliyun.com -
#61.【QA】超參數(Hyperparameter) 與參數(Parameter)的差別?
參數 : 即為模型根據訓練資料自動學習出來的變量,舉例來說:神經網路中的 ... 決策數(Decision Tree)中樹的深度、節點最小樣本數也都屬於超參數。 於 www.cupoy.com -
#62.神經網路(Neural Network)與深度學習(Deep Learning)
告訴我們可調控的參數量代表模型的複雜度,所以多層的NN比單層的有個優勢是在做到同樣的數學轉換的情況下更不容易Overfitting。 因此,Deep Learning中每 ... 於 ycc.idv.tw -
#63.机器学习中的参数(parameters)和超参数(hyperparameters)
在机器学习或者深度学习领域,参数和超参数是一个常见的问题。 一直以来对于机器学习中的模型训练和模型选择存在一个误区,首先机器学习力的模型通俗来说就是一个函数 ... 於 www.plob.org -
#64.深度學習
現在回到我們的主題Deep Learning,我們需要自動地學習特征,假設我們有一堆輸入I(如一堆圖像或者文本),假設我們設計了一個系統S(有n層),我們通過調整系統中參數, ... 於 wiki.mbalib.com -
#65.5.2. 参数管理
之前的介绍中,我们只依靠深度学习框架来完成训练的工作, 而忽略了操作参数的具体细节。 本节,我们将介绍以下内容:. 访问参数,用于调试、诊断和可视化;. 於 zh.d2l.ai -
#66.手动计算深度学习模型中的参数数量 - 腾讯云- Tencent
计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的,因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。以下 ... 於 cloud.tencent.com -
#67.浅谈深度学习中超参数调整策略
前言深度学习中,设计模型以及保证模型的正确性是首要需要考虑的。当模型设置完成时,理论上模型不存在问题,实现效果也通过计算可以复现出来。 於 oldpan.me -
#68.機器學習模型的分散式超參數微調- Azure Architecture Center
使用分散式超參數微調搭配Azure Machine Learning 計算,在Python 中定型scikit-learn 和深度學習機器學習模型。 於 learn.microsoft.com -
#69.Day 18 : 深度學習(神經網絡)自動調參術- KerasTuner - iT 邦幫忙
在本系列Model 的主題,將介紹如何自動化選擇與訓練模型,以及優化模型的有趣技巧。這篇說明的是自動化調整超參數的KerasTuner。 Colab 實作範例 。 Hyperparameter ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#70.計畫名稱:開發具類神經網路深度學習技術之智慧工具機(2/2)
本計畫核心技術之二為智慧攻牙自動調變技術,目標為提升加工攻牙之效率。以往各家廠商的研究方向都僅以加工參數最佳化,但是在加工攻牙的最佳化少有研究,本 ... 於 eta-ct-accessibility.scipark.tw -
#71.使用機器學習解決問題的五步驟: 模型訓練
函式中有許多「參數」(Parameter),正式這些參數決定函式的輸出是什麼。 因此,模型訓練的概念就是「透過某種 ... 若是深度學習模型,常用的函式庫有:. 於 www.potatomedia.co -
#72.走进人工智能|深度学习算法的创世纪 - AI技术聚合
这些算法通过不断调整网络参数,使得神经网络在训练过程中逐渐逼近最优解。 请添加图片描述. 计算加速硬件 ` 深度学习的训练和推理过程对计算资源的需求 ... 於 aitechtogether.com -
#73.什麼是深度學習? - 人工智慧
深度學習 是機器學習(ML) 的一部分,其中的人工神經網路演算法模型是以人類腦- 從 ... 這是神經網路擷取輸入,其輸入是使用重量(代表輸入之間的連接強度的參數) 在訓練 ... 於 www.oracle.com -
#74.GPU选型
型号 显存 单精(FP32) 半精(FP16) 详细参数 Tesla P40 24GB 11.76 T 11.76 T 查看 TITAN Xp 12GB 12.15 T 12.15 T 查看 1080 Ti 11GB 11.34 T 11.34 T 查看 於 www.autodl.com -
#75.簡單7步驟,在7小時內訓練出神經網絡模型
IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact(DLI)是一個深度學習的 ... 深度學習的過程中,你可以調整超級參數(Hyperparametrs),並透過儀表板 ... 於 www.ibm.com -
#76.【深度学习架构】CNN与RNN与ANN——分析深度学习中的3 ...
机器学习与深度学习:决策边界. 每个机器学习算法都学习从输入到输出的映射。在参数模型的情况下,算法学习具有几组权重的 ... 於 architect.pub -
#77.什麼是超參數調校?
超參數調校讓資料科學家可以調整模型效能以達到最佳結果。這道程序對於機器學習來說非常重要,選擇適合的超參數值是成功的關鍵。 例如,假設您是使用模型 ... 於 aws.amazon.com -
#78.深度學習 - 碁峰圖書
「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》,是涵蓋內容最為全面的 ... chapter 07 深度學習的正則化7.1 參數範數懲罰7.2 以範數懲罰做為限制 ... 於 books.gotop.com.tw -
#79.深度学习网络调参技巧_语言& 开发
如果参数的设置分布在代码的各个地方,那么修改的过程想必会非常痛苦。 可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确率。 可以考虑设计一个子程序 ... 於 www.infoq.cn -
#80.玩TensorFlow Playground理解深度學習模型(超參數與 ...
透過實際示範,介紹機器學習或深度學習的初學者,常混淆的2個名詞:什麼是超參數(hyperparameter)? 什麼是模型參數(parameter)? 為何越多層隱藏層功能 ... 於 tensorflowkeras.blogspot.com -
#81.給所有人的深度學習入門:直觀理解神經網路與線性代數
畢竟這世界很瘋狂,我們以前討論過的BERT 以及GPT-2 都是現在NLP 界的知名語言模型,而它們可都是擁有上億參數的強大NN。這些模型的大小可有 model 的100 ... 於 leemeng.tw -
#82.前沿交叉学科研究院汤超课题组与合作者涂豫海报道随机 ...
研究表明,不同于传统的统计学习理论的预测,深度神经网络在过参数化区间并不容易过拟合,反而具有良好的泛化表现。此时,损失函数景观沿着大多数方向变化 ... 於 m.ebiotrade.com -
#83.深度神经网络的超参数调试、正则化及优化方法(长文多图)
这也是深度学习相对于传统监督式机器学习的一大优势(不影响偏差或方差的情况下,优化另一方)。 1.4 正则化. 在逻辑回归中添加正则项:. 就是在cost函数 ... 於 www.guyuehome.com -
#84.生成式AI 之大模型的特殊現象
這文章其實也是李宏毅老師2023 年機器學習課程的個人一些學習整理,李老師上課的內容&口吻很 ... 模型的參數或訓練資料越大,模型的表現會越好。 於 vocus.cc -
#85.深度学习炼丹-超参数调整- 嵌入式视觉
所谓超参数,即不是通过学习算法本身学习出来的,需要作者手动调整(可优化参数)的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程,一个学习算法为另 ... 於 www.cnblogs.com -
#86.超参数优化
往往机器学习/深度学习的算法中包含了成千上百万的参数,这些参数有的可以通过训练来优化,例如神经网络中的权重(Weight)等,我们称为参数(Parameter),也有一部分参数 ... 於 www.jiqizhixin.com -
#87.應用深度學習方法於醫療影像辨識模型之自動超參數調校
應用深度學習方法於醫療影像辨識模型之自動超參數調校 · Application of Deep Learning Method to Automatic Hyper-Parameters Tuning in Medical Image Classification. 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#88.深度学习调参有哪些技巧?
lr ,最重要的参数,一般nlp bert类模型在1e-5级别附近,warmup,衰减;cv类模型在1e-3级别附近,衰减;具体需要多尝试一下。 batch size 在表示学习,对比学习领域一般越 ... 於 www.zhihu.com -
#89.高效能分散式深度學習系統之效能量測與分析技術
遍使用的深度學習框架進行散式訓練的效能,探討其中可能限制效能的因素,並且進一步對於系統架構設. 計、模型參數更新機制、編譯器選項等提供效能優化的建議。 於 www.tiri.narl.org.tw -
#90.課程模組1_精通深度學習
熟悉深度學習的常見模型介紹捲積神經網路模型(CNN)、遞歸神經網路(RNN)、長短期記憶 ... 與模型訓練的超參數自動選擇技巧,讓模型的訓練快速有效,大幅縮短訓練時間。 於 edu.tcfst.org.tw -
#91.电子行业专题研究:四问四答,剖析算力产业链价值潜力 - 证券
A:我们认为GPT进化历程有力证明了“大数据+大参数”具有可行性。Transformer架构在2017年被 ... 深度学习时代(2010-2022):平均每5.7个月翻一倍。 於 wap.stockstar.com -
#92.探索各種梯度下降演算法超參數的最佳值
播,自適應矩估計等)被應用到許多個深度學習模型的參數最佳化,以提供高正確率或低. 誤差.這些最佳化演算法可能有許多個超參數值需要設定,例如:學習率,動量係數等. 於 arxiv.org -
#93.參數搜尋
Parameter search 參數搜尋每個模型多少都會有一些參數由使用者選擇,選擇好的參數對 ... 但如果模型要跑很久,例如深度學習模型,我們通常會一次找十倍,比較有效率, ... 於 machine-learning-notes.gitlab.io -
#94.Scala機器學習:構建現實世界機器學習和深度學習項目
書名:Scala機器學習:構建現實世界機器學習和深度學習項目,語言:簡體中文 ... 1.1.1 典型的機器學習工作過程// 2 1.2 超參數調整和交叉驗證//4 於 www.books.com.tw -
#95.4.2. 模型参数的访问、初始化和共享
Gluon里参数类型为 Parameter 类,它包含参数和梯度的数值,可以分别通过 data 函数和 grad 函数来访问。因为我们随机初始化了权重,所以权重参数是一个由随机数组成的形状 ... 於 zh.gluon.ai