盘点 | 8个你可能不知道的深度学习应用案例

深度学习是人工智能的一个子集,它使用多层人工神经网络来执行一系列任务,从计算机视觉到自然语言处理。深度学习与传统机器学习系统的不同之处在于,它能够在分析大型数据集时进行自我学习和改进,因此能应用在许多不同的领域。
1、为黑白照片添加颜色
为黑白照片添加颜色又叫做图像着色。很久以来,这项工作都是由人工来完成的,是一个十分繁杂的任务。通过深度学习方法,可以为黑白照片自动上色。其原理是,深度学习网络

想知道深度学习优化算法的原理?点我!快点我

深度学习是一个高度迭代的过程。必须尝试超参数的各种排列才能确定最佳组合。因此,在不影响成本的前提下,深度学习模式必须在更短的时间内进行训练。本文将解释深度学习中常用优化算法背后的数学原理。

优化算法
在算法f(x)中,优化算法可得到f(x)的最大值或最小值。在深度学习中,可通过优化代价函数J来训练神经网络。代价函数为:

代价函数J的值是预测值y’与实际值y之间损失L的均值。利用网络的权值