“第十二章 机器学习基本流程”版本间的差异

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教学资料
扩展阅读
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* 知乎:小批量梯度下降法[https://zhuanlan.zhihu.com/p/72929546]
 
* 知乎:小批量梯度下降法[https://zhuanlan.zhihu.com/p/72929546]
 
* 知乎:动量梯度下降法[https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/d6ee5e5b-43ff-4c41-87ff-f34c234d0e32][]
 
* 知乎:动量梯度下降法[https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/d6ee5e5b-43ff-4c41-87ff-f34c234d0e32][]
* 维基百科:模拟退火算法 [http://aigraph.cslt.org/courses/12/模拟退.pdf火][http://aigraph.cslt.org/courses/12/Simulated_annealing.pdf]
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* 维基百科:模拟退火算法 [http://aigraph.cslt.org/courses/12/模拟退火.pdf][http://aigraph.cslt.org/courses/12/Simulated_annealing.pdf]
 
* 百度百科:模拟退火算法[https://baike.baidu.com/item/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/355508][http://baike.baidu.com/l/Smyp3NfN]
 
* 百度百科:模拟退火算法[https://baike.baidu.com/item/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB%E7%AE%97%E6%B3%95/355508][http://baike.baidu.com/l/Smyp3NfN]
 
* 知乎:模拟退火详解 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/266874840]
 
* 知乎:模拟退火详解 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/266874840]
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* 什么是模型预训练[https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/pretrain_model/pretrain_model_description.html]
 
* 什么是模型预训练[https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/pretrain_model/pretrain_model_description.html]
 
* 迁移学习 [https://baike.baidu.com/item/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0/22768151]
 
* 迁移学习 [https://baike.baidu.com/item/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0/22768151]
 
  
 
==视频展示==
 
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2023年8月8日 (二) 09:41的版本

教学资料

  • 教学参考
  • 课件
  • 小清爱提问:什么是是梯度下降算法?[1]
  • 小清爱提问:什么是模拟退火算法?[2]
  • 小清爱提问:什么是奥卡姆剃刀准则? [3]
  • 小清爱提问:为什么说数据是人工智能的粮食?[4]

扩展阅读

  • 维基百科:没有免费的午餐定理 [5]
  • 维基百科:梯度下降法[6][7]
  • 百度百科:梯度下降法[8][9]
  • 知乎:梯度下降法[10]
  • 知乎:小批量梯度下降法[11]
  • 知乎:动量梯度下降法[12][]
  • 维基百科:模拟退火算法 [13][14]
  • 百度百科:模拟退火算法[15][16]
  • 知乎:模拟退火详解 [17]
  • 维基百科:牛顿法 [18][19]
  • 维基百科:奥卡姆剃刀[20][21]
  • 百度百科:奥卡姆剃刀[22][23]
  • 维基百科:过拟合[24][25]
  • 维基百科:GPT-3 [26][27]
  • 机器之心:当谈论机器学习中的公平公正时,我们该谈论些什么?[28]
  • 机器之心:数据增强 [29]
  • 知乎:数据增强 [30][31]
  • 什么是模型预训练[32]
  • 迁移学习 [33]

视频展示

  • 奥卡姆剃刀 [34]
  • 为你读书 || 你必须了解的四个概念之二:奥卡姆剃刀原理 [35]


演示链接

  • 优化方法在线演示 [36]
  • 基于神经网络的二分类任务演示 [37]

开发者资源

高级读者

  • 王东,机器学习导论,第一章“绪论”,第十一章“优化方法”[38]
  • Wolpert, David (1996), "The Lack of A Priori Distinctions between Learning Algorithms", Neural Computation, pp. 1341–1390 [39]
  • Sebastian Ruder, An overview of gradient descend algorithms,2017 [40]
  • Kirkpatrick, S.; Gelatt Jr, C. D.; Vecchi, M. P. (1983). "Optimization by Simulated Annealing". Science. 220 (4598): 671–680. [41]
  • Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners [42]