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隐匿_123
趋势科技_AI Research_RD
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隐匿_123
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2021-06-03 12:47
趋势科技_AI Research_RD
趋势科技 Senior Data Scientist 招聘
【社招】!欢迎经验丰富的小伙伴们投递!!公司在南京。。岗位及投递链接:https://trendmicro.zhiye.com/zpdetail/190353850内推码:4528 工作职责: As a data scientist, you are expected to Apply machine learning and advanced analytics for security feature improvements so as to achieve better customer protection Design and implement high-performance...
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2019-02-03 13:13
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趋势科技_AI Research_RD
《深度学习入门》第6章 与学习相关的技巧
一、参数的更新 SGD及变种1、普通SGD updateSGD(Stochastic Gradient Descent)就是最常见的随机梯度下降。向着参数的梯度的负方向改变(梯度方向是增加的方向)。 这里的x可以是权值w也可以是偏置b。 2、Momentum update相比于普通SGD,这种方法在深度网络中收敛更好。受到物理中的启发:例子的力与势能梯度有相对关系。例子感受到的力,正是损失函数的负梯度。F=ma,负梯度正比于粒的加速度。与普通SGD不同,梯度直接作用于位置,这里用物理的角度来看,梯度直接影响速度,速度再影响位置。 3、Nestrevo Momentum update与Mom...
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2019-02-02 21:17
趋势科技_AI Research_RD
《深度学习入门》第5章 误差反向传播法
一、计算图 计算图被定义为有向图,其中节点对应于数***算。 计算图是表达和评估数学表达式的一种方式。例如,这里有一个简单的数学公式 -p = x + y。计算图和反向传播都是深度学习训练神经网络的重要核心概念。 二、链式法则 在微积分中,链式法则是计算两个或多个函数的组合的导数的公式,也就是说,如果f和g是函数,则链式法则表示它们的组合的导数f∘g(将x映射到f(g(x))的函数。由于在定义过程中求导公式可以表示成一个连乘过程,就像锁链一样一环套一环,故而得名。链式法则在计算上简单,在直观上容易理解。在机器学习领域,链式法则是需要理解的重要基础法则之一,其主要应用在于反向传播(backpro...
GoKuSon:
有心了,提一个建议,公式编辑可以试一下牛客的插入公式,用LaTex语言编辑,看着可能会舒服一些哈哈哈
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2019-02-02 19:27
趋势科技_AI Research_RD
《深度学习入门》第4章-神经网络的学习
一、从数据中学习 神经网络的学习,是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程,学习的目的以损失函数为基准,找出能使它的值达到最小的权重参数,为了找出尽可能小的损失函数的值,本章介绍了利用函数斜率的梯度法。 二、损失函数 损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函...
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2019-01-11 19:29
趋势科技_AI Research_RD
《深度学习入门》第3章 - 神经网络
一、从感知机到神经网络 1、神经网络结构:用图来表示的话,把最左一列称为输入层,最右一列称为输出层,中间一列称为中间层(也称隐藏层),隐藏的意思是,隐藏层的神经元肉眼不可见。2、在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。如在数据线性不可分的情况下,尝试引入非线性的因素,对样本进行分类。 二、激活函数 1、什么是激活函数:在神经元中,输入的 inputs 通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数 Activation Function2、sigmod函数:Sigmoid函数计算公式:曲线:sigmoid函数也...
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2018-12-27 17:55
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趋势科技_AI Research_RD
【有书共读】《深度学习入门》第2章 - 感知机
一、感知机概念 1、感知机(perceptron)是1957年提出来的一种算法,作为神经网络(深度学习)的起源的算法,本书所提到的感知机应称为“人工神经元”或“朴素感知机”。学习感知机的构造是学习通向深度学习和神经网络的一种重要思想。2、感知机是什么:感知机接收多个输入信号,输出一个信号,信号可想象成具有流动性的电流、河流之类。如下图例子: 解释:x1, x2为输入信号,y为输出信号,w1, w2是权重,图中的圆圈可称为神经元或节点,输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1x1, w2x2), 神经元会计算传送过来的神经信号的总和。当超过某个界限时,才会输出1,也称为神经元被激...
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2018-12-20 19:07
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【有书共读】《深度学习入门》第1章 - Python入门
Python解释器 1、python解释器也被称为“对话模式”,用户能够以和python对话的方式进行编程。windows平台下,cmd输入python,启动python解释器。 >>> 1 + 2 3 2、算术运算细节地方 **表示乘方 python 2.x中,int / int 结果为int; python 3.x中,int / int 结果为float 3、查看数据类型 >>> type(10) <class 'int'> >>> type(2.718) <class 'flo...
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