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最近在網(wǎng)上看到說神經(jīng)網(wǎng)絡就是深度學習，然后自己又在打算去學習這方面的知識。本來想著去買一本神經(jīng)網(wǎng)絡的書，和一本深度學習的書看看。看到這個后我就在想如果真是這樣就只用買一本深度學習了。但是又不太確定。網(wǎng)上的說法不一，所以來問問各位大佬的意見
的主題，適用于全書描述的所有種類的模型。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是這個原則的應用，它學習從 x 到 y 的確定性映射并且沒有反饋連接。后面出現(xiàn)的其他模型會把這些原則應用到學習隨機映射、學習帶有反饋的函數(shù)以及學習單個向量的概率分布。
低下，而基于深度學習的NLP技術(shù)則能夠顯著提升系統(tǒng)的智能化水平。 2. 深度學習在NLP中的應用 深度學習通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦的學習過程，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動提取特征，適用于NLP的多個任務。 2.1 文本分類 文本分類是將文本數(shù)據(jù)分配到預定義類別的過程。深度學習模型如卷積神
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡 我們常常用深度學習這個術(shù)語來指訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的過程。有時它指的是特別大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練。那么神經(jīng)網(wǎng)絡究竟是什么呢？在這個文章中，我會說一些直觀的基礎知識。讓我們從一個房價預測的例子開始說起。 假設你有一個數(shù)據(jù)集，它包含了六棟房子的信息。所以，你
線性模型是機器學習領域中最基本也是最重要的工具，以邏輯回歸和線性回 歸為例，無論通過閉解形式還是使用凸優(yōu)化，它們都能高效且可靠地擬合數(shù)據(jù)。 然而真實情況中，我們往往會遇到線性不可分問題（如XOR異或函數(shù)），需要非 線性變換對數(shù)據(jù)的分布進行重新映射。對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡，我們在每一層線性變
上所有困難，但仍然表現(xiàn)不佳。大多數(shù)優(yōu)化研究的難點集中于訓練是否找到了全局最小點、局部極小點或是鞍點，但在實踐中神經(jīng)網(wǎng)絡不會到達任何一種臨界點。圖 8.1 表明神經(jīng)網(wǎng)絡通常不會到達梯度很小的區(qū)域。甚至，這些臨界點不一定存在。例如，損失函數(shù) − log p(y | x; θ)可以沒有
上所有困難，但仍然表現(xiàn)不佳。大多數(shù)優(yōu)化研究的難點集中于訓練是否找到了全局最小點、局部極小點或是鞍點，但在實踐中神經(jīng)網(wǎng)絡不會到達任何一種臨界點。圖 8.1 表明神經(jīng)網(wǎng)絡通常不會到達梯度很小的區(qū)域。甚至，這些臨界點不一定存在。例如，損失函數(shù) − log p(y | x; θ)可以沒有
YOLOv2深度學習網(wǎng)絡的車輛行人檢測算法的原理，包括網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、訓練策略、損失函數(shù)等關鍵部分，并用數(shù)學公式進行嚴謹表達。 YOLOv2網(wǎng)絡結(jié)構(gòu) YOLOv2的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)主要由三部分
cksDB做了許多優(yōu)化，性能有了很大提升， 而且解決了LevelDB主動限制寫的問題。作為一個數(shù)據(jù)庫引擎，RocksDB沒有設計成C/S網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，直接使用需要和服務部署在同一臺服務器，對于服務的部署、使用有較大的限制。 GeminiDB Redis接口采用RocksDB作為存儲引
發(fā)現(xiàn)的核心。組件學習的另一個例子是神經(jīng)架構(gòu)搜索。簡言之，在強化學習環(huán)境中，神經(jīng)網(wǎng)絡（通常是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡）學習生成此數(shù)據(jù)集的最佳網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)-算法為您找到最佳體系結(jié)構(gòu)。您可以閱讀更多有關此理論的信息，并使用Python代碼實現(xiàn)它。集成方法在組件學習中也很重要。深度積分法已經(jīng)證明了它
字“8” 形狀的流形在大多數(shù)位置只有一維，但在中心的相交處有兩維。 如果我們希望機器學習算法學習 Rn 上的所有感興趣的函數(shù)，那么很多機器學習問題看上去都是不可解的。流形學習 (manifold learning) 算法通過一個假設來克服這個障礙，該假設認為 Rn 中大
本文為學習筆記，部分內(nèi)容參考網(wǎng)上資料和論文而寫的，內(nèi)容涉及 Faster RCNN 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)理解和代碼實現(xiàn)原理。 Faster RCNN 網(wǎng)絡概述 backbone 為 vgg16 的 faster rcnn 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如下圖所示，可以清晰的看到該網(wǎng)絡對于一副任意大小 PxQ
function)。把許多個這樣的神經(jīng)元按一定的層次結(jié)構(gòu)連接起來，就得到了神經(jīng)網(wǎng)絡。事實上，從計算機科學的角度看，可以先不考慮神經(jīng)網(wǎng)絡是否真的模擬了生物神經(jīng)網(wǎng)絡，只需將一個神經(jīng)網(wǎng)絡視為包含了許多參數(shù)的數(shù)學模型，這個模型是若干個函數(shù)相互嵌套得到的。這些函數(shù)可能是如下的形式：同時有效的神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法大多以數(shù)學證明為
這種學習范式試圖跨越監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習之間的界限。由于缺少標簽數(shù)據(jù)和收集標簽數(shù)據(jù)集的高成本，它通常用于業(yè)務環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學習就是這個問題的答案。我們?nèi)绾问褂帽O(jiān)督學習方法來解決或聯(lián)系非監(jiān)督學習問題？例如，半監(jiān)督學習在機器學習領域正變得越來越流行，因為它可以很好地處理
深度學習由經(jīng)典機器學習發(fā)展而來，兩者有著相同與不同特點1.完全不同的模式機器學習：使計算機能從數(shù)據(jù)中學習，并利用其學到的知識來提供答案（通常為預測）。依賴于不同的范式（paradigms），例如統(tǒng)計分析、尋找數(shù)據(jù)相似性、使用邏輯等深度學習：使用單一技術(shù)，最小化人腦勞動。使用被稱為
字“8” 形狀的流形在大多數(shù)位置只有一維，但在中心的相交處有兩維。 如果我們希望機器學習算法學習 Rn 上的所有感興趣的函數(shù)，那么很多機器學習問題看上去都是不可解的。流形學習 (manifold learning) 算法通過一個假設來克服這個障礙，該假設認為 Rn 中大
有趣的是，二十一世紀初，連接主義學習又卷上重來，掀起了以 “深度學習”為名的熱潮．所謂深度學習，狹義地說就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡．在若干測試和競賽上，尤其是涉及語音、 圖像等復雜對象的應用中，深度學習技術(shù)取得了優(yōu)越性能以往機器學習技術(shù)在應用中要取得好性能，對使用者的要求較高；而深度學習技術(shù)涉及的模型復雜度非常高，以至千只要下工夫
例如，數(shù)字 “8’’ 形狀的流形在大多數(shù)位置只有一維，但在中心的相交處有兩維。如果我們希望機器學習算法學習 Rn 上的所有感興趣的函數(shù)，那么很多機器學習問題看上去都是不可解的。流形學習 (manifold learning) 算法通過一個假設來克服這個障礙，該假設認為 Rn 中大
1.1 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN） 深度學習是一種機器學習技術(shù)，它通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人腦的神經(jīng)元之間的連接，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的學習和特征提取。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是深度學習中的一種重要結(jié)構(gòu)，特別適
4-8096個樣本。學習率從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學習率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學習率，即參數(shù)到達最優(yōu)值過程的速度快慢，當你學習率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當你學習率過小時，長時間無法收斂。因此，學習率直接決定著學習算法的性能表現(xiàn)。?可
