Peranti teknologiAIKaedah menjana data, bagaimana untuk menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam?
Rangkaian kepercayaan mendalam ialah rangkaian saraf dalam berdasarkan graf tidak terarah dan digunakan terutamanya dalam model generatif. Model generatif digunakan untuk menjana sampel data baharu yang serupa dengan set data latihan, jadi rangkaian kepercayaan mendalam boleh digunakan untuk penjanaan data.
Rangkaian kepercayaan mendalam terdiri daripada berbilang lapisan dan neuron. Setiap lapisan mengandungi berbilang neuron, dan setiap neuron disambungkan kepada semua neuron dalam lapisan sebelumnya. Walau bagaimanapun, tiada hubungan langsung antara neuron dalam lapisan yang berbeza. Dalam rangkaian kepercayaan yang mendalam, setiap peringkat mewakili satu set pembolehubah rawak binari. Hubungan antara tahap tidak terarah, bermakna output setiap tahap boleh mempengaruhi tahap lain, tetapi tiada maklum balas langsung.
Proses penjanaan rangkaian kepercayaan mendalam merangkumi dua peringkat: pra-latihan tanpa pengawasan dan penalaan halus diselia.
Dalam peringkat pra-latihan tanpa pengawasan, rangkaian kepercayaan mendalam membina model dengan mempelajari ciri-ciri dalam set data latihan. Dalam peringkat ini, setiap peringkat dianggap sebagai Mesin Boltzmann Terhad (RBM), model grafik tidak terarah untuk taburan kebarangkalian pembelajaran. Setiap RBM dalam rangkaian kepercayaan mendalam digunakan untuk mempelajari tahap ciri tertentu. Proses pembelajaran RBM merangkumi dua langkah: pertama, untuk setiap sampel, hitung tenaga di bawah berat semasa seterusnya, untuk setiap berat, hitung kecerunan yang sepadan, dan gunakan algoritma penurunan kecerunan untuk mengemas kini berat. Proses ini diulang beberapa kali sehingga RBM mempelajari ciri-ciri set data latihan.
Dalam peringkat penalaan halus diselia, rangkaian kepercayaan mendalam menggunakan algoritma perambatan belakang untuk memperhalusi rangkaian agar lebih sesuai dengan set data tertentu. Dalam peringkat ini, rangkaian kepercayaan mendalam dianggap sebagai perceptron berbilang lapisan (MLP), dengan setiap lapisan disambungkan ke lapisan seterusnya. Rangkaian dilatih untuk meramalkan output tertentu, seperti label klasifikasi atau nilai regresi. Melalui algoritma perambatan belakang, rangkaian mengemas kini berat dan berat sebelah berdasarkan perbezaan antara keputusan yang diramalkan dan output sebenar untuk mengurangkan ralat secara beransur-ansur. Proses ini diulang beberapa kali sehingga prestasi rangkaian mencapai tahap yang dikehendaki. Melalui penalaan halus yang diselia, rangkaian kepercayaan yang mendalam boleh menyesuaikan diri dengan tugas tertentu dengan lebih baik dan meningkatkan ketepatan ramalannya.
Sebagai contoh, katakan kita mempunyai set data yang mengandungi imej digit tulisan tangan. Kami mahu menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam untuk menjana imej baharu digit tulisan tangan.
Pertama, kita perlu menukar semua imej ke dalam format binari dan memasukkannya ke dalam rangkaian kepercayaan yang mendalam.
Dalam peringkat pra-latihan tanpa pengawasan, rangkaian kepercayaan mendalam akan mempelajari ciri-ciri dalam imej ini. Dalam peringkat penalaan halus diselia, rangkaian dilatih untuk meramalkan label berangka untuk setiap imej. Setelah latihan selesai, kami boleh menggunakan rangkaian kepercayaan mendalam untuk menjana imej baharu digit tulisan tangan. Untuk menjana imej baharu, kita boleh bermula dengan hingar rawak dan kemudian menggunakan rangkaian kepercayaan mendalam untuk menjana nilai piksel binari.
Akhir sekali, kami boleh menukar nilai piksel ini kembali kepada format imej untuk menjana imej digit tulisan tangan baharu.
Ringkasnya, rangkaian kepercayaan mendalam ialah model generatif yang berkuasa yang boleh digunakan untuk menjana sampel data baharu yang serupa dengan set data latihan. Proses penjanaan rangkaian kepercayaan mendalam merangkumi dua peringkat: pra-latihan tanpa pengawasan dan penalaan halus diselia. Dengan mempelajari ciri daripada set data, rangkaian kepercayaan mendalam boleh menjana sampel data baharu, dengan itu mengembangkan set data dan meningkatkan prestasi model.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah menjana data, bagaimana untuk menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）：有什么区别？Apr 12, 2023 pm 01:25 PM人工智能Artificial Intelligence（AI）、机器学习Machine Learning（ML）和深度学习Deep Learning（DL）通常可以互换使用。但是，它们并不完全相同。人工智能是最广泛的概念，它赋予机器模仿人类行为的能力。机器学习是将人工智能应用到系统或机器中，帮助其自我学习和不断改进。最后，深度学习使用复杂的算法和深度神经网络来重复训练特定的模型或模式。让我们看看每个术语的演变和历程，以更好地理解人工智能、机器学习和深度学习实际指的是什么。人工智能自过去 70 多
深度学习GPU选购指南：哪款显卡配得上我的炼丹炉？Apr 12, 2023 pm 04:31 PM众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。但问题来了，如何选购合适的GPU也是件头疼烧脑的事。怎么避免踩雷，如何做出性价比高的选择？曾经拿到过斯坦福、UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在华盛顿大学读博的知名评测博主Tim Dettmers就针对深度学习领域需要怎样的GPU，结合自
字节跳动模型大规模部署实战Apr 12, 2023 pm 08:31 PM一. 背景介绍在字节跳动，基于深度学习的应用遍地开花，工程师关注模型效果的同时也需要关注线上服务一致性和性能，早期这通常需要算法专家和工程专家分工合作并紧密配合来完成，这种模式存在比较高的 diff 排查验证等成本。随着 PyTorch/TensorFlow 框架的流行，深度学习模型训练和在线推理完成了统一，开发者仅需要关注具体算法逻辑，调用框架的 Python API 完成训练验证过程即可，之后模型可以很方便的序列化导出，并由统一的高性能 C++ 引擎完成推理工作。提升了开发者训练到部署的体验
基于深度学习的Deepfake检测综述Apr 12, 2023 pm 06:04 PM深度学习 (DL) 已成为计算机科学中最具影响力的领域之一，直接影响着当今人类生活和社会。与历史上所有其他技术创新一样，深度学习也被用于一些违法的行为。Deepfakes 就是这样一种深度学习应用，在过去的几年里已经进行了数百项研究，发明和优化各种使用 AI 的 Deepfake 检测，本文主要就是讨论如何对 Deepfake 进行检测。为了应对Deepfake，已经开发出了深度学习方法以及机器学习（非深度学习）方法来检测 。深度学习模型需要考虑大量参数，因此需要大量数据来训练此类模型。这正是
地址标准化服务AI深度学习模型推理优化实践Apr 11, 2023 pm 07:28 PM导读深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地，对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升：一方面，可以充分发挥部署硬件的能力，降低用户响应时间，同时节省成本；另一方面，可以在保持响应时间不变的前提下，使用结构更为复杂的深度学习模型，进而提升业务精度指标。本文针对地址标准化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段，在精度指标不降低的前提下，AI模型的模型端到端推理速度最高可获得了4.11倍的提升。1. 模型推理性能优化
聊聊实时通信中的AI降噪技术Apr 12, 2023 pm 01:07 PMPart 01 概述 在实时音视频通信场景，麦克风采集用户语音的同时会采集大量环境噪声，传统降噪算法仅对平稳噪声（如电扇风声、白噪声、电路底噪等）有一定效果，对非平稳的瞬态噪声（如餐厅嘈杂噪声、地铁环境噪声、家庭厨房噪声等）降噪效果较差，严重影响用户的通话体验。针对泛家庭、办公等复杂场景中的上百种非平稳噪声问题，融合通信系统部生态赋能团队自主研发基于GRU模型的AI音频降噪技术，并通过算法和工程优化，将降噪模型尺寸从2.4MB压缩至82KB，运行内存降低约65%；计算复杂度从约186Mflop
深度学习撞墙？LeCun与Marcus到底谁捅了马蜂窝Apr 09, 2023 am 09:41 AM今天的主角，是一对AI界相爱相杀的老冤家：Yann LeCun和Gary Marcus在正式讲述这一次的「新仇」之前，我们先来回顾一下，两位大神的「旧恨」。LeCun与Marcus之争Facebook首席人工智能科学家和纽约大学教授，2018年图灵奖（Turing Award）得主杨立昆（Yann LeCun）在NOEMA杂志发表文章，回应此前Gary Marcus对AI与深度学习的评论。此前，Marcus在杂志Nautilus中发文，称深度学习已经「无法前进」Marcus此人，属于是看热闹的不
英伟达首席科学家：深度学习硬件的过去、现在和未来Apr 12, 2023 pm 03:07 PM过去十年是深度学习的“黄金十年”，它彻底改变了人类的工作和娱乐方式，并且广泛应用到医疗、教育、产品设计等各行各业，而这一切离不开计算硬件的进步，特别是GPU的革新。 深度学习技术的成功实现取决于三大要素：第一是算法。20世纪80年代甚至更早就提出了大多数深度学习算法如深度神经网络、卷积神经网络、反向传播算法和随机梯度下降等。 第二是数据集。训练神经网络的数据集必须足够大，才能使神经网络的性能优于其他技术。直至21世纪初，诸如Pascal和ImageNet等大数据集才得以现世。 第三是硬件。只有
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
