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随机梯度下降算法的原理
如前所述,经典梯度下降算法虽然具有广泛地适用性,但是求解机器学习领域中的训练问题效率非常低,有必要进一步改进。根据概率统计学中的大数定理,当样本量很大或趋于无穷时大量样本的均值与任意一个样本母体近似相等。注意到我们需要求解的正好是梯度关于N个样本的均值,这样如果把每一个样本当作随机的,则在大样本条件下,任意一个样本的梯度与N个样本梯度的均值近似相等。这样,用一个随机样本的梯度来代替个样本梯度的均值不仅是可行的,而且减少了计算量提高了计算效率。因为样本是已知的自然也是确定的,为了让已知样本具有随机性,通常采用无放回抽样策略,即从样本集中随机选择一个样本用它的梯度来代替所有样本梯度的均值。这样就增加了随机性,确定的梯度。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-14 10:44:40
机器学习存在的问题与深度学习的提出
机器学习通常是从获得数据开始,经过预处理、特征提取、特征选择,再到推理、预测或者识别的过程。其中最后一部分是机器学习完成任务,中间的三部分是特征表达。寻求特征表是系统最主要的计算和测试工作,因为它对最终算法的准确性起到决定性作用,然而该步骤必须依赖人工干预,这将会大幅降低工作效率,并引起主观偏差。深度学习是人工神经网络的分支,其本质上就是一个深度神经网络。增加层数和神经元数量,让系统运行大量的数据,并进行深度训练学习,这时神经网络就可以自己“教”自己,搞清人和猫分别到底是怎样的。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-14 10:34:26
机器学习的种类根据处理数据的方法区分
根据所处理的数据种类的不同,机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习类似于跟着导师学习,学习过程中有指导监督,导师预先准备好验证集来纠正学习中的错误;无监督学习类似于一般的自学,学习全靠自己的悟性和直觉,没有导师提供验证集;强化学习是一种以己为师、自求自得的学习,通过环境和自我激励的方式不断学习、调整、产生验证集并自我纠错的迭代过程。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-14 10:32:32
深度学习的基本思想
深度学习的本质就是一个深层神经网络。深度学习的基本思想就是对堆叠多个层,将上一层的输出作为下一层的输入,逐步实现对输入信息的分级表达,让程序从中自动学习深入、抽象的特征。尤其值得注意的是“深度学习减少了人为干预,而这恰恰保留了数据客观性,因此可以提取出更加准确的特征”。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-14 10:30:59
什么是机器学习?
机器学习是一种从数据(训练集、验证集)中自动分析(训练)获得规律,并利用规律对未知数据(测试集)进行处理(应用于行动)的过程。也就是说机器学习是“应用计算机将数据转换为可行动的知识的过程”。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-13 13:37:07
深度学习是什么
1.算法的重要性---从宇宙的形成说开去有限的算法(四种作用力)作用于物质(大数据)即可形成整个宇宙,算法与大数据相比同样重要!2.深度学习的基本思想深度学习的本质就是一个深层神经网络。深度学习的基本思想就是对堆叠多个层,将上一层的输出作为下一层的输入,逐步实现对输入信息的分级表达,让程序从中自动学习深入、抽象的特征。尤其值得注意的是“深度学习减少了人为干预,而这恰恰保留了数据客观性,因此可以提取出更加准确的特征”。深度学习的训练过程:
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-13 13:36:09
人工智能的三大流派
半个世纪以来,人们对人类获得知识的方式总结为:逻辑演绎、归纳总结、生物进化,对应地发展出了人工智能的三大流派:符号主义、连接主义、行为主义。1、符号主义(symbolicism)源于数理逻辑,认为智能产生于大脑的抽象思维、主观意识过程,例如数学推导、概念化的知识表示、模型语义推理。2、连接主义(connectionism)源于仿生学,认为智能产生于大脑神经元之间的相互作用及信息往来的学习与统计过程,例如视觉听觉等基于大脑皮层神经网络的下意识的感知处理。3、行为主义(actionism)源于心理学与控制论。认为智能是产生于主体与环境的交互过程。基于可观测的具体的行为活动,以控制论及感知-动作型控制系统为基础,摒弃了内省的思维过程,而把智能的研究建立在可观测的具体的行为活动基础上。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-13 13:33:53
人工智能的思想
人工智能,也称机器智能。最初于1956年的Dartmouth学会上提出,是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。以现代科技诠释和模拟人类智能,以延伸人类智能的科学,就是“人工智能”(AI:ArtificialIntelligence)。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-13 13:32:36
建筑智能化应用最新技术
1、可见光通信。2、智能门窗。3、智能板材。4、区块链+建筑智能化。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-13 13:19:47
建筑智能化未来发展
1、将工程师从繁重的运维工作中解脱出来,降低运营成本和提高服务质量。2、能运用科学和客观的手段衡量业务系统的健康状况,给决策分析提供充分的数据支持。3、提供运维标准化接口和相关规范,推进和丰富运维管理的标准化和规范化管理。4、有效加强运维操作和管理的规范化与合规性。5、设计上考虑扩展性与高可用等技术,支持系统业务能力的动态扩展以及应用使用场景的扩展,满足和丰富了个性化运维场景的需要。
作者:云创智学 来源:云创智学 发布时间:2022-04-12 10:56:59
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