这些深度学习术语,你了解多少?(上)
对于一个新手来说,深度学习术语可能非常难以理解。本表试图解释深度学习常用术语并链接到原始参考,以帮助读者深入了解特定主题。
深度学习与“一般”的机器学习术语之间的界限非常模糊。例如,我这里不包括“交叉验证”,因为它是一种通用技术,用于整个机器学习。但是,我加入了softmax或word2vec等术语,因为它们通常与深度学习相关,即使它们不是深度学习技术。
激活函数
为了让神经网络学习复杂的决策边界,我们将非线性激活函数应用于其某些层。常用的函数包括sigmoid、tanh、ReLU(整流线性单元)及它们的变体。
Adadelta
Adadelta是一种基于梯度下降的学习算法,可以随时间调整每个参数的学习速率。它被认为是对Adagrad的改进,因为Adagrad对超参数很敏感,并且可能过于快速的降低学习速度。Adadelta类似于rmspro

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分布式存储系统的最佳实践:系统发展路径
分布式存储系统从整体架构的角度看大同小异,实现起来却困难重重。自主研发的 分布式存储系统往往需要两到三年才能逐步成熟起来,其中的难点在于如何把系统做稳定。系统开发过程中涉及架构设计、关键算法实现、质量控制、团队成员成长、线上运维、应用合作等,任何一个环节出现问题都可能导致整个项目失败。本文章介绍通用分布式存储系统发展路径。 通用分布式存储系统不是设计出来的,而是随着应用需求不断发展起来的。它来源于具体业务,又具有一定的通用性,能够解决一大类问题。通用分布式存储平台的优势 在于规模效应,等到平台的规模超过某个平衡点时,成本优势将会显现。 通用分布式存储平台主要有两种成长模式: 公司高层制定战略大力发展通用平台。这种模式前期发展会比较顺利,但是往往会因为离业务太远而在中期暴露大量平台本身的问题。 来源于具体业务并将业务需求通用化。这种模式会面临更大的技术挑战,但是团队成员反而能够在这个过程中得到更多的锻炼。 第2种发展模式相对更加曲折,大致需要经历如下几个阶段。 起步:解决特定问题 在起步阶段,需要解决业务提出的特殊需求,这些特殊需求是以前的系统无法解决或者解决得不太好的。例如,Ocean...
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Android:你还在等那个,手把手带你重构的人出现吗?
前言 本文的编写,前前后后筹备了两个礼拜。 以下你就可以看到,一位单枪匹马的帅哥,是如何以一己之力,重构整座“屎山”的。 这位帅哥一直在徘徊,本文到底该写给谁看?是只在乎写功能的码农吗?不了不了,码农若真的有心提升代码质量,就不会在项目中丧心病狂的堆积屎山。 于是干脆写写重构心得、分享重构思路,让那些有意识在这方面有所提升的帅哥美女们,少走弯路吧! 在此首先感谢主管的信任与支持。本次重构中,帅哥在部门内部兜售并率先使用自主设计的架构,5 天内完成 60 个类的核心模块的重构。(不要慌,架构已在 GitHub 开源,文末链接给出。) 以下正文。 代码是如何越写越烂的? 你是否经常听同事自嘲,“开始还想好好写,不知怎滴,后面越写越烂”? 代码越写越烂,果真是个没有端倪、无法干预的魔咒玄学吗? 让我们来快速浏览一下 重构前 项目里的代码是怎么写的。 protected void initView() { PagerAdapter pagerAdapter = new PagerAdapter(); viewPagerFix.setOffscreenPageLimit(4); viewPage...
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