AI学习笔记(一)
- 不同于之前常见的基于规则的硬编码所要处理的那种特定的任务,人工智能具有一定的通用性,可以处理更加复杂的计算任务,并具有一定的推理能力,这就是所谓的"通用人工智能"或"强人工智能"(General AI).目前的人工智能只是在某些特定任务上达到或超过了人类,但缺少一定的通用性,是一种弱人工智能(Narrow AI),非强人工智能.
- 2.
1、[调参][Link 1] 提高速度 一般在小数据集上合适的参数,在大数据集上效果也不会太差。因此可以尝试对数据进行精简,以提高速度,在有限的时间内可以尝
目录 1、如何配置数据集 2、欠拟合和过拟合 3、如何解决欠拟合与过拟合 4、L2和L1正则化 5、dropout 6、数据增强 为什么需要数据增强 : 数据增
目录 1、浅层神经网络 2、如何计算浅层神经网络的前向传播 3、如何计算浅层神经网络的反向传播 4、为什么需要激活函数 5、常见的激活函数 (1)sigmoid函数
目录 1、如何将数据输入到神经网络中 2、神经网络是如何进行预测的 3、神经网络如何判断自己预测得是否准确 4、神经网络是如何进行学习的 5、计算图 6、如何计算逻
1、 1x1卷积 也称为网中网 如下,输入一个 6x6 的 矩阵,过滤器是 1x1 的,则相当于每个元素简单的乘以了 2。 ![watermark_type_ZmFu
卷积层 VGG的每一个卷积层使用的都是 3x3的卷积层,步长都是1,而且都是 same层(即卷积后,通过padding,使得矩阵的大小不变) 池化层 每一个池化层步长都是
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1、正交化 通常为了使模型在训练集上表现好 增加神经网络复杂度 更好的优化算法,如 Adam 若在训练集表现好,验证集表现不好 正则化 增大
1、数据集配置 有人将数据集划分成训练集、验证集和测试集,也有人只划分成训练集和测试集。 验证集和测试集的数据来源要一致。 尽量保证数据的来源一致。 对于小型数据集
1. 不同于之前常见的基于规则的硬编码所要处理的那种特定的任务,人工智能具有一定的通用性,可以处理更加复杂的计算任务,并具有一定的推理能力,这就是所谓的"通用人工智能"或"强
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