正则化,是减少泛化误差的技术.…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个…

前置知识   导数,矩阵的逆 知识地图   正则化是通过为参数支付代价的方式,降低系统复杂度的方法.牛顿方法是一种适用于逻辑回归的求解方法,相比梯度上升法具有迭代次数少,消耗资源多的特点. 过拟合与欠拟合   回顾线性回归和逻辑回归这两个算法,我们发现特征这个词汇在频繁出现.特征是从不同的角度对事物进行描述,特征数量会决定模型的复杂程度和最终的性能表现.   为了方便讨论,我们通过添加高阶多项式的方法来增加特征数量.原始数据集中只有一个特征,依次添加原始特征的2次方,3次方......直至6次方…

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.…

Q1 过拟合与欠拟合的区别是什么,什么是正则化 欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」,往往由于特征维度过少,导致拟合的函数无法满足训练集,导致误差较大. 过拟合指的是模型训练误差与测试误差之间差距过大:具体来说就是模型在训练集上训练过度,导致泛化能力过差. 「所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法」,不过代价可能是增大训练误差. Q2 解决欠拟合的方法有哪些 降低欠拟合风险主要有以下3类方法. 加入新的特征,对于深度学习来讲就可以利用因子分解机.子编码器等. 增加模型复杂…

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络 第二章 改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…

前置知识   求导 知识地图   回想线性回归和逻辑回归,一个算法的核心其实只包含两部分:代价和梯度.对于神经网络而言,是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.本文介绍其中第一部分. 多元分类:符号转换   神经网络是AI世界的一座名山,这座山既神秘又宏大.看过的人都说好,但是具体好在哪里,却不易用语言表述.只有一步一步耐心爬上去,登顶之后才能俯瞰风景.   毫无疑问登顶的过程不会一帆风顺,总会遇到大大小小的困难,然而一旦我们对困难有了心理准备,登顶也不再是件难事.只是看文章不易理解,一起拿出笔和…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

20189217 2018-2019-2 <密码与安全新技术专题>第五周作业 课程:<密码与安全新技术专题> 班级: 1892 姓名: 李熹桥 学号:20189214 上课教师:金鑫 上课日期:2019年3月26日 必修/选修: 选修 1.本次讲座的学习总结 1.1 背景知识 目前AI与密码学的交融主要研究以下三类问题(AIsec) Adversarial learning and related topics Security applications of AI and ML…

01- Playground http://playground.tensorflow.org TensorFlow的网页工具Playground提供了几种简单类型的data,可以调节网络结构.学习率.激活函数.正则项等参数,非常直观地看到每个神经元和相关输出的变化,体会到简化的深度学习模型调参的过程. 注意:Playground每次重置后都将采用新的训练数据和测试数据,因此每次运行Playground的结果也就不同. 02- ConvNetJS https://cs.stanford.edu/…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43636528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43734896 摘要:想要了解人工智能,不知道这十种深度学习方法怎么能行? 在过去十年中,人们对机器学习的兴趣激增.几乎每天,我们都可以在各种各样的计算机科学课程.行业会议.华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论.在所有关于机器学习的讨论中,许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈.从根本上讲,机器学习是使用算法从原始数据中提取信息,并在某种类…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 4.正则化 1)加载数据 仍是问题: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with s 解决——直接导入函数: import scipy.io as sio def load_2D_dataset(is_plot=Tru…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

汉字转拼音 HanLP中的汉字转拼音功能也十分的强大. 说明: l HanLP不仅支持基础的汉字转拼音,还支持声母.韵母.音调.音标和输入法首字母首声母功能. l HanLP能够识别多音字,也能给繁体中文注拼音. l 最重要的是,HanLP采用的模式匹配升级到AhoCorasickDoubleArrayTrie,性能大幅提升,能够提供毫秒级的响应速度! 算法详解: l <汉字转拼音与简繁转换的Java实现> # 汉字转拼音 Pinyin = JClass("com.hankcs.ha…

普通程序员转型AI免费教程整合,零基础也可自学 本文告诉通过什么样的顺序进行学习以及在哪儿可以找到他们.可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能,并在论文.工作甚至日常生活中快速应用. 可以先看看本人另外一篇相关博客: 想学习深度学习需要什么样的基础? - 流风,飘然的风 - 博客园http://www.cnblogs.com/zdz8207/p/ai-learn-base.html 当你学习机器学习课程时,有没有被信息过载所淹没?绝大多数的机器学习课程都过于关注个别算法了,虽然算法很重要…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606296521706399213&wfr=spider&for=pc 机器之心整理,机器之心编辑部. 人工智能顶会 IJCAI 2018 的主要议程于昨日在瑞典首都斯德哥尔摩开始.昨天上午,Facebook 首席人工智能科学家.纽约大学教授 Yann LeCun 在会上发表了近一个小时,以<Learning World Models: the Next Step towards AI>为主题的演讲,引起了人…

http://www.jianshu.com/p/28f5473c66a3 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 引言 过去2年,我一直积极专注于深度学习领域.我对深度学习的兴趣始于2015年初,那个时候Google刚刚开源Tensorflow.我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程,当时的感觉是深度学习并不简单.部分原因是因为深度学习的框架很新,也需要更好的硬件支持和耐心来摸索. 时间快进到2017年,我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时…

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM…

刷个博客,转载自于科学网:AI.框架理论.语义网.语言间距.孤单 一:引言: AI几乎是计算机科学家的梦想,自动化比计算机发展的要早的多.早期的自动化节省了大量人力,激发了人类懒惰的滋长和对自身进化缓慢的郁闷,有人希望自己创作的机器能够更智慧,可以省去自己动手操作的麻烦,把人本身....这是一个哲学问题了,至于源头,我已不清楚人生意义的一千种解释. 数学的独立让科学形式化,并使其找到了根本支撑-精确及可重现性.社会的发展依赖于科技是不争的事实,而知识的最终价值是其表现出来让人类接受并应用于生活实…

前言 在校两年半,没经历过面试的毒打,第一次面试给了腾讯,周二晚上学长帮推的简历周三下午就打电话来问周四晚上有没有空面试.那天下午还在赶着数据库的实验报告,脑子有点转不过来就说了有空,然后仔细一看好像前两天刚抢了节课,正好是周四晚上 orz,算了算了,翘了,周五再去蹭两节,面试重要. emmmm...从来没面过试,咋准备呢?仔细想了想,面试官肯定会问简历上的那个项目,毕竟还是有些对口的,时间有点久远,就叫了罗大佬来帮忙复盘一下.复盘项目的时候,又仔细想了想大概面试的时候会问些啥,罗大佬叫我去看看…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularize L2正则化 待分类的数据点集; 未使用L2正则化的模型迭代过…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

人工智能   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.由于人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广 . 人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越人类的推理.知识.学习.交流.感知.使用工具和操控机械的能力等,当前人工智能已经有了初步成果,甚至在一些影像识别.语言分析.棋类游戏等等单方面的能力达到了超越…

机器学习-正则化(岭回归.lasso)和前向逐步回归 本文代码均来自于<机器学习实战> 这三种要处理的是同样的问题,也就是数据的特征数量大于样本数量的情况.这个时候会出现矩阵不可逆的情况,为什么呢? 矩阵可逆的条件是:1. 方阵 2. 满秩 X.t*X必然是方阵(nxmxmxn=nxn,最终行列数是原来的X矩阵的列数,也就是特征数),但是要满秩的话,由于线性代数的一个结论,X.t*X的秩不会比X大,而X的秩是样本数和特征数中较小的那一个,所以,如果样本数小于特征数的话,X.t*X就不会是可逆的…

AI工程师职业规划和学习路线完整版   如何成为一名机器学习算法工程师 成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情,需要掌握从开发到调试到优化等一系列能 力,这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验.而要成为一名合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难,因为在掌握工程师的通用技能以外,还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络.下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分,一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师. 基础开发能力 所谓算法工…