一、前言本综述首次系统地概述了Transformers的有效训练策略，涵盖了加速算法和硬件的最新进展，重点是前者。论文分析并比较了在训练期间为中间张量节省计算和存储成本的方法，以及硬件/算法协同设计技术。最后讨论了未来研究的挑战和前景。题目：A Survey on Efficient Training of Transformers作者单位：莫纳什大学、浙江大学深度学习，也称为深度神经网络（DNN
模型评价的目的对于解决同一问题的不同模型，通过比较模型指标来比较模型之间的优劣，选取最优模型对于同一模型，通过比较模型指标来调整模型参数模型评价的基本思路评价机器学习模型的基本思维是把数据分为没有交集，且具有相同普遍性的训练集（Training Set）和测试集（Testing Set），这种做法被称为交叉验证（Cross Validation）.其中，训练集用于训练模型，训练好的模型对测试集的数
文章目录监督学习算法1.定义2.分类回归问题分类问题无监督学习算法1.定义2.分类聚类机器学习算法中多种可...
原创
2022-07-29 11:04:42
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自理解机器学习的概念时，没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别，在网上查找了部分资料，现在总结如下：总的来说，机器学习任务将根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习，这是最简单直接的区别。那么问题来了，什么是label呢，简单的讲字面意思是标签，实际的作用就是对数据的一种标注，就是学习时我们标注的target值。
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2018-10-05 08:23:44
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一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、
原创
2021-03-25 20:10:28
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机器学习：定义一、给予计算机能自我学习的能力而不是编程。定义二、对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习 监督学习在有监督的学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道正确的输出应该是什么样的，我们认为输入和输出之间
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2019-12-04 15:19:00
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监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。
原创
2022-06-09 01:23:20
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1 、名词监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：亦称监督训练、有教师学习。是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，使其达到所要求性
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精选
2016-11-05 13:04:58
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https://www.toutiao.com/a6673066493946626574/AI想必大家都知道，在机器学习训练一个模型的过程中需要大量的数据进行喂养。根据训练的模型不同，一般有如下的几种机器学习方法：监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习今天我们就来介绍以上的四种学习方式。模型在介绍四种学习方法之前，我们先来介绍一下模型。什么是模型呢？模型其实就相...
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2019-03-28 08:45:27
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机器学习可以分为三大类：监督学习、非监督学习、强化学习。今天学习监督学习模型，根据输出是连续的还是离散的，又分为 回归问题 和 分类问题。 监督学习的训练数据，都是带‘答案’的，通过输入和答案之间的对应关系，获取其中的规则。1，朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes Classifier假设样本的特征（被观察现象的一个可以测量的属性）在给定分类的条件下是相互独立的。
一、基本概念1 特征（feature） 数据的特征。举例：书的内容2 标签（label） 数据的标签。举例：书属于的类别，例如“过已有的
原创
2022-08-04 17:18:56
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**************************************注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘。依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检測、推荐系统及大规模机器学习等内
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2017-06-21 11:40:00
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机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 监督与无监督区别： 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2. 有监督学习的方法就是识别事物，
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2019-05-14 16:33:00
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在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出
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2017-04-22 20:07:00
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概述一、为什么使用bootstrap？二、Bootstrap特点三、文件结构四、bootstrap的使用1.第一个网页模板2.bootstrap整体架构概述Bootstrap 是 Twitter推出的，目前最流行的前端开发框架。Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JavaScript 的，用于快速开发 Web 应用程序和网站的前端框架。用于开发响应式布局、移动设备优先的 WEB 项
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2023-08-18 13:51:26
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一、监督学习（supervised learning） 通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判 断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习中只要
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2017-06-09 10:44:00
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监督学习：给小朋友一本有课后答案的习题册，让小朋友自己做题，并自己校对答案；无监督学习：比如参加一些开放性的竞赛（比如：数学建模竞赛），出题人只给出题目。参赛者，需要根据题目找出结构和规则，才能解题。（在没有老师的情况下，学生自学的过程。学生在学习的过程中，自己对知识进行归纳、总结。无监督学习中，类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。要回答的问题是“从数据X中能发现什么”。）半监督学习：家教，家
