R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中,我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里,我们将看到如何创建简单的回归数据,建立模型,训练它,并最终预测输入数据。该教程包括 生成样本数据集 建立模型 训练模型并检查准确性 预测测试数据 源代码列...
R语言深度学习不同模型对比分析案例
介绍 深度学习是机器学习最近的一个趋势,模拟高度非线性的数据。在过去的几年中,深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头(Wikipedia 2016a)。其中包括图像和语音识别,无人驾驶汽车,自然语言处理等等。 今天,深度学习对于几乎所有需要机器学习的任务都是非常有效的。但是,它特别适合复杂的分层数...
R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析
使用R和Python进行分析的主要好处之一是,它们充满活力的开源生态系统中总是有新的和免费提供的服务。如今,越来越多的数据科学家能够同时在R,Python和其他平台上使用数据,这是因为供应商向R和Python引入了具有API的高性能产品,也许还有Java,Scala和Spark。 H2O品牌被称为“...
探索深度学习中的序列建模新范式:Mamba模型的突破与挑战
在深度学习领域,序列建模一直是核心的研究方向之一,它在自然语言处理、音频处理、基因组学等多个领域都有着广泛的应用。传统的Transformer模型及其注意力机制虽然在很多任务上取得了显著的成绩,但其计算效率和长序列处理能力一直受限。一篇名为《Mamba: Linear-Time Sequence M...
深度学习模型可视化工具——Netron使用介绍
0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文介绍深度学习网络模型结构可视化工具——Netron。 以AlexNet为例,如果直接print输出为: ...
深度学习模型数值稳定性——梯度衰减和梯度爆炸的说明
0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文的主旨是说明深度学习网络模型中关于数值稳定性的常见问题:梯度衰减(vanishing)和爆炸(explosion),以及常见的解决方法...
构建高效图像分类模型:深度学习在处理大规模视觉数据中的应用
在当前的大数据时代,图像作为一种重要的信息载体,其分类与处理成为了计算机视觉领域的关键问题之一。传统的图像处理方法受限于手工特征提取的局限性,难以应对复杂场景下的挑战。深度学习特别是卷积神经网络(CNN)的发展,为解决这一问题提供了新的思路。 首先,任何深度学习模型的性能都强烈依赖于高质量的数据。因...
使用PyTorch解决多分类问题:构建、训练和评估深度学习模型
引言 当处理多分类问题时,PyTorch是一种非常有用的深度学习框架。在这篇博客中,我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念,构建一个简单的多分类神经网络模型,并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。 什么是多分类问题? 多分类问题是一种机器学习任务,其中目标...
python实现深度学习模型(如:卷积神经网络)。
在 Python 中实现深度学习模型,比如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),可以使用一些深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。这些框架提供了丰富的工具和函数,使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。 以下是使用 Tensor...
视觉智能平台通用分割用的模型也是深度学习吗?和人像分割用的一样吗?
视觉智能平台通用分割用的模型也是深度学习吗?和人像分割用的一样吗?
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