資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：構建和優化深度學習模型神經網絡機器識圖是基于華為云強大高性能計算提供一站式深度學習平臺服務，內置大量優化的網絡模型算法，以兼容便攜高效的品質幫助用戶輕松使用深度學習技術，通過靈活調度按需服務化方式提供模型訓練評估與預測。
構建和優化深度學習模型（神經網絡機器識圖）
DSL（Deep Learning Service）是基于華為云強大高性能計算提供一站式深度學習平臺服務，內置大量優化的網絡模型算法，以兼容、便攜、高效的品質幫助用戶輕松使用深度學習技術，通過靈活調度按需服務化方式提供模型訓練、評估與預測。
深度學習訓練模型：
數據準備——》數據模型訓練（優化參數）——》反饋損失值——》更多訓練
評估模型：返回結果為預測值與測試數據集標注值的錯誤率或準確率
深度學習模型的優化方法
? 訓練次數的調整
? 代價函數的調整
? 學習率的調整
? 訓練算法的優化
? 神經網絡結構優化
經典入門實操：構建手寫體數字圖像識別模型
帶你了解神經網絡模型核心代碼，采用多神經元構建一個簡單的深度學習模型
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摘要：下文主要講述前饋神經網絡這個值稱之為損失，我們的目標就是使對所有訓練數據的損失和盡可能的小。對于前饋神經網絡中，這個有向圖是沒有回路的。反饋神經網絡也是一類重要的神經網絡。深度學習中的也屬于一種反饋神經網絡。 監督學習中，如果預測的變量是離散的，我們稱其為分類（如決策樹，支持向量機等）； 如果預測的變量是連續的，我們稱其為回歸。 反向傳播算法(back propagation alg...
摘要：當前，很多學者和研究機構都嘗試基于深度學習進行服裝檢索技術的探究與創新。下文將回顧三篇基于深度學習來解決跨域服裝檢索問題的文章。總的來說，以上深度學習方法的探索與創新都將為商品檢索技術趨 摘要商品檢索是一門綜合了物體檢測、 圖像分類以及特征學習的技術。 近期， 很多研究者成功地將深度學習方法應用到這個領域。 本文對這些方法進行了總結， 然后概括地提出了商品特征學習框架以及垂類數據挖掘方式， ...
摘要：架構識圖吟詩架構由以下層和關聯實現視圖一個響應相對靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生。平臺本版本部署在阿里云上，采用的流行框架。 寫在前面 關于這個作品的設計理念和情懷，請看這里 初衷 隨著作品的不斷迭代和改進，我已經漸漸忘記初衷是什么了。是為了討某人歡心做的小demo或是為了熟悉使用watson的練手作品，都已不大記得。然而現在，是想利用零碎的時間，做一個完整的項目。來探究A...
摘要：這種無明確任務目標的聊天機器人也可以稱作為開放領域的聊天機器人。此外，聊天機器人應該給人個性表達一致的感覺。使用深度學習技術來開發聊天機器人相對傳統方法來說，整體思路非常簡單并可擴展。 作者：張俊林，中科院軟件所博士，技術書籍《這就是搜索引擎：核心技術詳解》、《大數據日知錄：架構與算法》作者。曾擔任阿里巴巴、百度、新浪微博資深技術專家，目前是用友暢捷通工智能相關業務負責人，關注深度學習在自然...
閱讀 1785·2023-04-26 00:47
閱讀 1543·2021-11-11 16:55
閱讀 2597·2021-09-27 14:04
閱讀 3548·2021-09-22 15:58
閱讀 3554·2021-07-26 23:38
閱讀 2129·2019-08-30 13:47
閱讀 1979·2019-08-30 13:15
閱讀 1141·2019-08-29 17:09
