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No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯(cuò)誤，不知道怎么回事，求解
為多層非線性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來保證學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式，而且代價(jià)還比較?。▍?shù)更少）。簡(jiǎn)單來說，在VGG中，使用了3個(gè)3x3卷積核來代替7x7卷積核，使用了2個(gè)3x3卷積核來代替5*5卷積核，這樣做的主要目的是在保證具有相同感知野的條件下，提升了網(wǎng)絡(luò)的深度，在一定程度上提升了神經(jīng)網(wǎng)
卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對(duì)應(yīng)的每個(gè)元素相乘后累加求和。
本質(zhì)上即為每個(gè)類別創(chuàng)建一個(gè)輸出通道。因?yàn)樯蠄D有5個(gè)類別，所以網(wǎng)絡(luò)輸出的通道數(shù)也為5，如下圖所示：如上圖所示，預(yù)測(cè)的結(jié)果可以通過對(duì)每個(gè)像素在深度上求argmax的方式被整合到一張分割圖中。進(jìn)而，我們可以輕松地通過重疊的方式觀察到每個(gè)目標(biāo)。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每
TensorFlow是一個(gè)基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號(hào)數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief 。Tensorflow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu)，可部
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡(jiǎn)單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
runtimeONNX Runtime是一種跨平臺(tái)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理機(jī)加速器，與深度學(xué)習(xí)框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多種深度學(xué)習(xí)框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種用于表示深度學(xué)習(xí)模型的開放格式，ONNX定義了一組
上，在過去的兩年時(shí)間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進(jìn)了谷歌翻譯中。事實(shí)上，這些對(duì)語言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對(duì)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統(tǒng)。文本翻譯可以在沒有序列預(yù)處理的情況下進(jìn)行，它允許算法學(xué)習(xí)文字與指向語言之間的關(guān)系。谷歌翻譯利用的
基本概念深度學(xué)習(xí)是為了解決表示學(xué)習(xí)難題而被提出的。通過學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)單說一下這些深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念。表示學(xué)習(xí)（representation learning） 機(jī)器學(xué)習(xí)旨在自動(dòng)地學(xué)到從數(shù)據(jù)的表示（representation）到數(shù)據(jù)的標(biāo)記（label）的映射。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的日趨
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它通過接收大量數(shù)據(jù)并試圖從中學(xué)習(xí)來模擬人腦。在IBM對(duì)該術(shù)語的定義中，深度學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠“聚集數(shù)據(jù)，并以令人難以置信的準(zhǔn)確性做出預(yù)測(cè)。” 然而，盡管深度學(xué)習(xí)令人難以置信，但I(xiàn)BM尖銳地指出，它無法觸及人腦處理和學(xué)習(xí)信息的能力。深度學(xué)習(xí)和 DNN（深度
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機(jī) (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
語言有著層級(jí)結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當(dāng)前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的語言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）無法系統(tǒng)地展示、擴(kuò)展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)學(xué)到的各組特征之間的關(guān)聯(lián)是平面的，沒有層級(jí)關(guān)系，那么請(qǐng)問層級(jí)關(guān)系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是在NLP（最令人興奮的深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域）中，該模型的規(guī)模正在擴(kuò)大。最新的gpt-3模型有1750億個(gè)參數(shù)。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一樣（好吧，不是字面意思）。深度學(xué)習(xí)的未來會(huì)更大嗎？通常情況下，gpt-3是非常有說服力的，但它在過去一再表明，“成功的科
欠擬合、過擬合的總結(jié)如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個(gè)帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會(huì)使用它來建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請(qǐng)期待
些偏導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計(jì)值。但是這個(gè)方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`。其中有三個(gè)不同的變體：隨機(jī)梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機(jī)梯度下降法。
科技公司通過基于GAN的深度學(xué)習(xí)開發(fā)了一種名為“自動(dòng)全身模型生成人工智能”的技術(shù)，他們完全是由人工智能虛擬而成，時(shí)尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負(fù)擔(dān)拍攝相關(guān)的人員、場(chǎng)地、燈光、設(shè)備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時(shí)尚宣傳廣告了。
? 的整流線性隱藏單元可以簡(jiǎn)單地學(xué)會(huì)使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問題。另一種深度學(xué)習(xí)算法——批標(biāo)準(zhǔn)化，在訓(xùn)練時(shí)向隱藏單元引入加性和乘性噪聲重新參數(shù)化模型。批標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是改善優(yōu)化，但噪聲具有正則化的效果，有時(shí)沒必要再使用Dropout。
群和0.8的線性加速比，原先一個(gè)月的模型訓(xùn)練時(shí)間，現(xiàn)在1小時(shí)搞定機(jī)會(huì)難得，小伙伴們還不抓緊來體驗(yàn)，數(shù)量有限，先到先得哦??！點(diǎn)擊訪問華為云深度學(xué)習(xí)官網(wǎng)
化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數(shù)，如 0 − 1 損失，沒有有效的導(dǎo)數(shù)（導(dǎo)數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個(gè)問題說明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化。反之，我們會(huì)使用一個(gè)稍有不同的方法，我們真正優(yōu)化的目標(biāo)會(huì)更加不同于我們希望優(yōu)化的目標(biāo)。
