机器学习14:稀疏性-Sparsity

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习14:稀疏性-Sparsity。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

现实世界中,问题的特征的数量往往是很大的,而其中起决定性作用的往往是很小的一部分,稀疏规则化算子的引入会学习去掉这些没有信息的特征,也就是把这些特征对应的权重置为 0。

1.稀疏性正则化:L₁ 正则化

稀疏向量通常包含许多维度,而创建 特征交叉 则会产生更多维度。考虑到如此高维的特征向量,模型可能会变得巨大且需要大量的 RAM 资源。

在高维稀疏向量中,最好将权重精确地下降到 0。权重恰好为 0 本质上意味着从模型中删除相应的特征,即该特征不再作为模型的输入。此外,将特征归零可节省 RAM,并减少模型中的噪声。

例如,考虑一个不仅涵盖加利福尼亚州而且涵盖整个全球的住房数据集。以分(角分)级别(每度 60 分)存储全球纬度,在稀疏编码中提供大约 10,000 个维度;分级别的全球经度给出了大约 20,000 个维度。这两个特征的特征交叉将产生大约 200,000,000 个维度。这 200,000,000 个维度中的许多维度代表的居住区域非常有限(例如海洋中的位置)&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-519159.html

到了这里,关于机器学习14:稀疏性-Sparsity的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 人工智能与机器学习

    欢迎关注博主 Mindtechnist 或加入【Linux C/C++/Python社区】一起探讨和分享Linux C/C++/Python/Shell编程、机器人技术、机器学习、机器视觉、嵌入式AI相关领域的知识和技术。 专栏:《机器学习》 ​ ​ ☞什么是人工智能、机器学习、深度学习 人工智能这个概念诞生于1956年的达特茅斯

    2024年02月02日
    浏览(59)
  • 【机器学习】人工智能概述

    🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.人工智能概述 1.1 机器学习、人工智能与深度学习 1.2 机器学习、深度学习能做些什么

    2024年02月09日
    浏览(53)
  • 人工智能与机器人|机器学习

    原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/PB_n8woxdsWPtrmL8BbehA 机器学习下包含神经网络、深度学习等,他们之间的关系表示如图2-7所示。 图2-7 关系图 那么什么是机器学习、深度学习、他们的区别又是什么呢? 2.7.1 什么是机器学习? 机器学习是 人工智能 (AI) 和计算机科学的一个分支,

    2024年02月06日
    浏览(77)
  • 人工智能、机器学习、深度学习的区别

    人工智能涵盖范围最广,它包含了机器学习;而机器学习是人工智能的重要研究内容,它又包含了深度学习。 人工智能是一门以计算机科学为基础,融合了数学、神经学、心理学、控制学等多个科目的交叉学科。 人工智能是一门致力于使计算机能够模拟、模仿人类智能的学

    2024年02月08日
    浏览(51)
  • 人工智能与开源机器学习框架

    链接:华为机考原题 TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。 TensorFlow的基本概念包括: 张量(Tensor):张量是TensorFlow中的核心数据结构,它表示多维数

    2024年02月22日
    浏览(60)
  • 【人工智能技术】机器学习工具总览

    当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣,我已经编制了这些的排名(请参阅本页底部)以

    2024年02月04日
    浏览(62)
  • 机器学习、人工智能、深度学习三者的区别

    目录 1、三者的关系 2、能做些什么 3、阶段性目标 机器学习、人工智能(AI)和深度学习之间有密切的关系,它们可以被看作是一种从不同层面理解和实现智能的方法。 人工智能(AI):人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿人类智能的学科。它涵盖了各种技术和方法,

    2024年02月14日
    浏览(57)
  • 12、人工智能、机器学习、深度学习的关系

    很多年前听一个机器学习的公开课,在QA环节,一个同学问了老师一个问题“ 机器学习和深度学习是什么关系 ”? 老师先没回答,而是反问了在场的同学,结果问了2-3个,没有人可以回答的很到位,我当时也是初学一脸懵,会场准备的小礼品也没有拿到。 后来老师解释“机

    2024年02月05日
    浏览(65)
  • 一探究竟:人工智能、机器学习、深度学习

    1.1 人工智能是什么?          1956年在美国Dartmounth 大学举办的一场研讨会中提出了人工智能这一概念。人工智能(Artificial Intelligence),简称AI,是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的

    2024年02月17日
    浏览(47)
  • 深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能

    目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、机器学习、人工智能

    2024年02月11日
    浏览(62)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包