C**********e 发帖数: 23303 | 1 比如人工智能中最简单的深度学习
发论文就大概告诉用了几型的网络 多少层 层间函数的基本构型
简单描述训练数据来源
具体的数据前期处理方式 所有的调节参数等等这些秘密根本不会透露
想摘桃子的只能流口水 |
p******g 发帖数: 8316 | 2 数据处理不在paper含金量范围之内吧
这部分工作从来都不深谈的,就寥寥几笔而已
【在 C**********e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 比如人工智能中最简单的深度学习 : 发论文就大概告诉用了几型的网络 多少层 层间函数的基本构型 : 简单描述训练数据来源 : 具体的数据前期处理方式 所有的调节参数等等这些秘密根本不会透露 : 想摘桃子的只能流口水
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c****3 发帖数: 10787 | 3 就生物奇葩
其他行业故意不说细节,编辑也不敢怎样 |
p******g 发帖数: 8316 | 4 也不能这么笼统
理工科的源数据,具备随机性,就是为了满足实时世界的数据突发状况,只能采用随机
概率来分批数据的,这怎么可能复制呢?
打个比方,今天中午发生的车祸,你明天后天能复制出一模一样的车祸吗?所以输入源
数据的时候,必须用随机分布,比如今天八点车祸,明天十点车祸,后天没有车祸,最
后结果看的是误
差范围,八九不离10了
生物就不同了,你的心脏还能今天跳了明天就不跳了,这内容没有随机性啊,都是固态
定性的
捆鲜盈哥哥,妹妹解读的好不好?
【在 c****3 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 就生物奇葩 : 其他行业故意不说细节,编辑也不敢怎样
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c*******9 发帖数: 9032 | 5 人工智能看看内容大致就就知道结论合理不合理,数据往往不是要点。生物不一样,出
乎意料的东西太多。
【在 C**********e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 比如人工智能中最简单的深度学习 : 发论文就大概告诉用了几型的网络 多少层 层间函数的基本构型 : 简单描述训练数据来源 : 具体的数据前期处理方式 所有的调节参数等等这些秘密根本不会透露 : 想摘桃子的只能流口水
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