既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因為他們獲得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機器學(xué)習(xí)算法。

如果你認為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關(guān)注它。謝謝您

如果我設(shè)計了一種算法，可以讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化準確率提高2%∽3%左右，能不能發(fā)表論文？

論文當然可以發(fā)表。

目前泛化能力總體上已經(jīng)到了瓶頸，總體上達到了這個優(yōu)化水平，所以選擇CVPR應(yīng)該沒有問題。

但優(yōu)化的方向不僅僅是泛化能力。一篇優(yōu)秀的CVPR論文不可能在一個方面得到推廣，所以很容易被淘汰。需要包括其他支持方面，例如：

它是否提高了通用場景的泛化能力？

它是通過堆網(wǎng)絡(luò)層實現(xiàn)的，這會導(dǎo)致泛化，但性能會下降很多嗎？

這種泛化精度是否有特殊的前提，是否適合小樣本和不平衡樣本？

根據(jù)紙張和測試集的方法，是否可以快速復(fù)制？最好有一個GIT的演示。

提高泛化精度的原則是否足夠創(chuàng)新？需要清晰嚴謹?shù)臄?shù)理邏輯。

與其他類似的技巧相比，有哪些亮點？

是否有任何實際的項目登陸證書？

以上只是我示例的一部分。別聽樓上的廢話。如果一篇優(yōu)秀的論文能夠成功應(yīng)用于四大人工智能會議，將會給你帶來巨大的利潤。進入阿里達摩學(xué)院、騰訊和頭條新聞是一個很大的獎勵項目。

影響深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的關(guān)鍵參數(shù)是()？

卷積核數(shù)卷積核大小卷積核權(quán)重參數(shù)初始分布卷積核偏差參數(shù)初始分布池大小池步長池優(yōu)化算法目標函數(shù)批量大小正則化數(shù)據(jù)預(yù)處理會影響太多參數(shù)

為什么感覺學(xué)校里普遍都教java，而不教Golang、Rust、Node.js這些？

用java教你程序設(shè)計和實現(xiàn)，我們需要掌握編程思想，語言不是關(guān)鍵。

本科自動化，以后想往人工智能方面發(fā)展，學(xué)什么編程語言呢？

我國人工智能發(fā)展特別迅速，對人工智能人才的需求也非常大。因此，選擇進入人工智能領(lǐng)域是非常明智的。2016年，alphago利用增強學(xué)習(xí)技術(shù)擊敗了人類圍棋冠軍李世石，2017年，alphago擊敗了世界第一棋手柯杰。這一事件使人工智能成為一個眾所周知的話題。那么，人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)什么呢？

1. Python基金會，2！數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括微積分基礎(chǔ)，線性代數(shù)和概率統(tǒng)計，3！各種框架，如tensorflow等

4。深度學(xué)習(xí)包括機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強學(xué)習(xí)，這是一種學(xué)習(xí)。

5、商業(yè)項目，如mtcnn中心丟失人臉檢測和人臉識別、Yolo V2多目標多類型檢測、glgan圖像缺失部分完成和語言喚醒等

如果你能學(xué)習(xí)和掌握以上內(nèi)容，借助優(yōu)秀的人工智能技術(shù)，找一份人工智能工作是非常容易的。目前，我國人工智能人才短缺高達100萬人?，F(xiàn)在是學(xué)習(xí)人工智能的好時機。

如何用c 在mnist上實現(xiàn)一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有哪些參考資料？

在支持向量機方面，libsvm絕對是首選庫，應(yīng)該是應(yīng)用最廣泛的機器學(xué)習(xí)庫。讓我們主要推薦一些GitHub的深度學(xué)習(xí)項目！1.1.1網(wǎng)絡(luò)-恒星：2200卷積實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于分類、回歸、強化學(xué)習(xí)等。2.深度學(xué)習(xí)工具箱-星級：1000實施中最熱門的庫存，包括CNN、DBN、SAE、CAE等主流機型。3.深度學(xué)習(xí)（yusugomo）-星星：800深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是用Python、C/C、Java和scala五種語言實現(xiàn)的。實現(xiàn)模型包括DBN/cdbn/RBM/CRBM/DA/SDA/LR。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)-星星：500這個是同名書籍的匹配代碼，語言為python。5.rbm-mnist-星星：200這個是Hinton matlab的C重寫版代碼。實現(xiàn)了拉斯穆森共軛梯度算法。