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在深度學(xué)習(xí)時(shí)代，谷歌、Facebook、百度等科技巨頭開源了多款框架來幫助開發(fā)者更輕松地學(xué)習(xí)、構(gòu)建和訓(xùn)練不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這些大公司也花費(fèi)了很大的精力來維護(hù) TensorFlow、PyTorch 這樣龐大的深度學(xué)習(xí)框架。除了這類主流框架之外，開發(fā)者們也會(huì)開源一些小而精的框架或者庫。比如今年
地泛化。展示了多任務(wù)學(xué)習(xí)中非常普遍的一種形式，其中不同的監(jiān)督任務(wù)（給定 x預(yù)測 y(i)）共享相同的輸入 x 以及一些中間層表示 h(share)，能學(xué)習(xí)共同的因素池。該模型通常可以分為兩類相關(guān)的參數(shù)：多任務(wù)學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)框架中可以以多種方式進(jìn)行，該圖說明了任務(wù)共享相同輸入但涉及
4-8096個(gè)樣本。學(xué)習(xí)率從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學(xué)習(xí)率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達(dá)最優(yōu)值過程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時(shí)，長時(shí)間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。?可
為什么要特別使用 −v(t) 和粘性阻力呢？部分原因是因?yàn)?−v(t) 在數(shù)學(xué)上的便利——速度的整數(shù)冪很容易處理。然而，其他物理系統(tǒng)具有基于速度的其他整數(shù)冪的其他類型的阻力。例如，顆粒通過空氣時(shí)會(huì)受到正比于速度平方的湍流阻力，而顆粒沿著地面移動(dòng)時(shí)會(huì)受到恒定大小的摩擦力。這些選擇都
都是機(jī)器學(xué)習(xí)歷史上非常困難的領(lǐng)域：接近人類水平的圖像分類接近人類水平的語音識別接近人類水平的手寫文字轉(zhuǎn)錄更好的機(jī)器翻譯更好的文本到語音轉(zhuǎn)換數(shù)字助理接近人類水平的自動(dòng)駕駛更好的廣告定向投放更好的網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果能夠回答用自然語言提出的問題在圍棋上戰(zhàn)勝人類我們?nèi)匀辉谔剿?span id="dpx2ev8" class='cur'>深度學(xué)習(xí)能力的邊界
梯度下降和基本上所有的可以有效訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，都是基于局部較也許能計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的一些性質(zhì)，如近似的有偏梯度或正確方向估計(jì)的方差。在這些情況下，難以確定局部下降能否定義通向有效解的足夠短的路徑，但我們并不能真的遵循局部下降的路徑。目標(biāo)函數(shù)可能有諸如病態(tài)條件或不連續(xù)梯度的問題
什么品種，其**有三個(gè)不同的品種。 無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(unsupervised learning algorithm) 訓(xùn)練含有很多特征的數(shù)據(jù)集，然后學(xué)習(xí)出這個(gè)數(shù)據(jù)集上有用的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常要學(xué)習(xí)生成數(shù)據(jù)集的整個(gè)概率分布，顯式地，比如密度估計(jì)，或是隱式
一 隨著深度學(xué)習(xí)的引入，基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索技術(shù)，主要是將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在圖像檢索中的特征提取模塊，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖片特征。二 主要步驟即給定一張圖片，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖片進(jìn)行特征提取得到表征圖片的特征，利用度量學(xué)習(xí)方法如歐式距離對圖片特征進(jìn)行計(jì)算距離。三 對圖
數(shù)據(jù)集分成固定的訓(xùn)練集和固定的測試集后，若測試集的誤差很小，這將是有問題的。一個(gè)小規(guī)模的測試集意味著平均測試誤差估計(jì)的統(tǒng)計(jì)不確定性，使得很難判斷算法 A 是否比算法 B 在給定的任務(wù)上做得更好。當(dāng)數(shù)據(jù)集有十萬計(jì)或者更多的樣本時(shí)，這不會(huì)是一個(gè)嚴(yán)重的問題。當(dāng)數(shù)據(jù)集太小時(shí)，也有替代方法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)是降低式 (8.2) 所示的期望泛化誤差。這個(gè)數(shù)據(jù)量被稱為風(fēng)險(xiǎn)（risk）。在這里，我們強(qiáng)調(diào)該期望取自真實(shí)的潛在分布 pdata。如果我們知道了真實(shí)分布 pdata(x, y)，那么最小化風(fēng)險(xiǎn)變成了一個(gè)可以被優(yōu)化算法解決的優(yōu)化問題。然而，我們遇到的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，通常是不知道
Network（BBN）。5、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)龐大的分支，有幾百種不同的算法。（其中深度學(xué)習(xí)就是其中的一類算法，我們會(huì)單獨(dú)討論），重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Perceptron
很快被作為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)工具應(yīng)用在了各種場合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問題，諸如當(dāng)BatchSize太小時(shí)效果不佳、對RNN等**絡(luò)無法有效應(yīng)用BN等。針對BN的問題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進(jìn)Normalization模型被提出。BN是深度學(xué)習(xí)進(jìn)展中里程
型，因而它們是純計(jì)算驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)先驅(qū)。這些理論指出，大腦中的神經(jīng)元組成了不同的層次，這些層次相互連接，形成一個(gè)過濾體系。在這些層次中，每層神經(jīng)元在其所處的環(huán)境中獲取一部分信息，經(jīng)過處理后向更深的層級傳遞。這與后來的單純與計(jì)算相關(guān)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相似。這一過程的結(jié)果是
優(yōu)解。我們可以通過梯度下降最小化負(fù)對數(shù)似然達(dá)到這一點(diǎn)。通過確定正確的輸入和輸出變量上的有參條件概率分布族，相同的策略基本上可以用于任何監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。
要訓(xùn)練語音模型轉(zhuǎn)錄整個(gè)句子，那么每個(gè)句子樣本的標(biāo)簽是一個(gè)單詞序列。正如監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有正式的定義，數(shù)據(jù)集或者經(jīng)驗(yàn)也沒有嚴(yán)格的區(qū)分。這里介紹的結(jié)構(gòu)涵蓋了大多數(shù)情況，但始終有可能為新的應(yīng)用設(shè)計(jì)出新的結(jié)構(gòu)。
正切傳播不僅用于監(jiān)督學(xué)習(xí)(Simard et al., 1992)，還在強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Thrun, 1995)中有所應(yīng)用。正切傳播與數(shù)據(jù)集增強(qiáng)密切相關(guān)。在這兩種情況下，該算法的用戶通過指定一組不改變網(wǎng)絡(luò)輸出的轉(zhuǎn)換，編碼其先驗(yàn)知識。不同的是在數(shù)據(jù)集增強(qiáng)的情況下，網(wǎng)絡(luò)顯式地訓(xùn)練正確分類這
權(quán)重比例推斷規(guī)則在其他設(shè)定下也是精確的，包括條件正態(tài)輸出的回歸網(wǎng)絡(luò)以及那些隱藏層不包含非線性的深度網(wǎng)絡(luò)。然而，權(quán)重比例推斷規(guī)則對具有非線性的深度模型僅僅是一個(gè)近似。雖然這個(gè)近似尚未有理論上的分析，但在實(shí)踐中往往效果很好。Goodfellow et al. (2013b) 實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)
將數(shù)據(jù)集分成固定的訓(xùn)練集和固定的測試集后，若測試集的誤差很小，這將是有問題的。一個(gè)小規(guī)模的測試集意味著平均測試誤差估計(jì)的統(tǒng)計(jì)不確定性，使得很難判斷算法 A 是否比算法 B 在給定的任務(wù)上做得更好。 當(dāng)數(shù)據(jù)集有十萬計(jì)或者更多的樣本時(shí)，這不會(huì)是一個(gè)嚴(yán)重的
機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓我們解決一些人為設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)固定程序很難解決的問題。從科學(xué)和哲學(xué)的角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)受到關(guān)注是因?yàn)樘岣呶覀儗C(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)識需要提高我們對智能背后原理的理解。如果考慮“任務(wù)”比較正式的定義，那么學(xué)習(xí)的過程并不是任務(wù)。在相對正式的 “任務(wù)”定義中，學(xué)習(xí)過程本身并不是任務(wù)。
深度學(xué)習(xí)1. TensorFlow星標(biāo)：149000，提交數(shù)：97741，貢獻(xiàn)者：754TensorFlow是針對機(jī)器學(xué)習(xí)的端對端開源平臺。它具備綜合靈活的工具、庫和社區(qū)資源，可以幫助研究者推動(dòng)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展以及開發(fā)者更輕松地開發(fā)和發(fā)布由機(jī)器學(xué)習(xí)支持的應(yīng)用。2. Ker
