CNN 和 GAN 有什么区别? CNN和GAN是两种不同的深度学习模型,区别如下: CNN是一种卷积神经网络,由多个卷积层、池化层和全连接层组成,能够有效地处理图像和视觉数据。而GAN是一种生成对抗网络,它由两个神经网络组成,一个是生成器,另一个是判别器。生成器的目标是生成逼真的假数据,而判别器的任务是判断输入的数据是真实的还是由生成器生成的假数据。CNN通常用于图像和视觉任务的分类、检测、回归等任务,比如图像识别、人脸检测、物体追踪等,而GAN则主要用于生成合成数据或者虚假数据,以及一些非监督学习任务,比如数据生成、图像 阅读全文 → 2023-11-09
深度学习神经网络过度拟合意味着什么? 蓝海大脑深度学习卷积神经网络研究专家认为: 当卷积神经网络过度拟合时,意味着将参数(权重和偏差)调整到一个不切实际的程度。例如,训练数据的分类准确度可能达到95%,而测试验证数据的准确度仅为40%。过度拟合的一个显著标志是测试验证数据的损失大大超过训练损失。 为什么会发生这种情况呢?可以借助一个有趣的比喻来解释。想象一下,一条10次多项式曲线和一条线性最佳拟合线之间的差异。前者可能会尽可能地适应每一个点(看似是个不错的选择),但如果引入一些未曾训练过的额外数据,这条多项式曲线就 阅读全文 → 2023-11-09
神经网络深度的理论极限是多少? 虽然神经网络的深度在理论上的限制尚未明确定义,且研究者们仍在深入探索深度学习的功能和局限性。在实际应用中,近年来得益于硬件和软件的进步,以及诸如残差连接和批量归一化等新技术的出现,神经网络的深度得到了显著增加。更深的神经网络通常意味着更高的复杂性,并且更难以训练。此外,还可能遇到梯度消失和过度拟合等问题。因此,神经网络的最佳深度取决于特定的任务、数据以及可用的计算资源,并且必须通过实验和优化过程才能最终确定。 阅读全文 → 2023-11-09
程序员会因为像 DeepCoder 这样的人工智能而失业吗? DeepCoder这样的人工智能系统目前还不会让程序员失业,它只是自动化了编程工作中的某些部分,如代码搜索和代码组合。开发这个系统是为了让没有任何编码知识的人更容易地写程序,而不是取代程序员。 阅读全文 → 2023-11-09
深度学习和通常的机器学习有什么区别? 深度学习和传统机器学习之间的主要区别在于架构和方法,主要体现在学习和预测的过程中。 对于传统机器学习: 特征工程是关键步骤,主要涉及从原始数据中选择和设计相关的特征(输入变量),然后使用这些特征来训练机器学习模型。所用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、k近邻等,以及各种回归和分类算法,这些算法通常需要手动调整超参数。对于特征的重要性的理解,传统的机器学习模型可以提供一些洞察,有助于模型的可解释性。 而对于深度学习: 特征学习的过程是核心,注重直接从原始 阅读全文 → 2023-11-09
机器学习是如何工作的? 机器学习专门研究如何通过使用计算机来模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构以不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心。主要分为三种类型:监督学习、无监督学习和强化学习。 在监督学习中,给计算机一组带有标签的数据,让计算机学会根据输入预测输出。 在无监督学习中,给计算机一个没有任何标签的数据集,让其找到数据中的模式或结构。 在强化学习中,计算机通过与环境交互并接收奖励或惩罚形式的反馈来学习。 阅读全文 → 2023-11-09