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它組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最后用驗(yàn)證集來評(píng)估它的性能。這里列出的一些隱藏單元可能并不是在所有的輸入點(diǎn)上都是可微的。例如，整流線性單元 g(z) = max{0, z} 在 z = 0 處不可微。這似乎使得 g 對(duì)于基于梯度的學(xué)習(xí)算法無效。在實(shí)踐中，梯度下降對(duì)這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型仍然表現(xiàn)
2013)。隨機(jī)池化是構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的一種隨機(jī)池化的形式 (見第 9.3 節(jié))，其中每個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)參與每個(gè)特征圖的不同空間位置。目前為止，Dropout仍然是最廣泛使用的隱式集成方法。一個(gè)關(guān)于Dropout的重要見解是，通過隨機(jī)行為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并平均多個(gè)隨機(jī)決定進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了一
躍，打破桎梏，真正進(jìn)入了深度學(xué)習(xí)的時(shí)代。 · 更深還是更寬？：變深比較重要，變寬沒那么重要。增寬的學(xué)習(xí)效率是線性增長，而加深的學(xué)習(xí)效率是幾何式增長。有論文論證了深度的重要作用。 · 新手入門的推薦方法：網(wǎng)上找來代碼去跑通。先熟悉/找感覺，再進(jìn)行更多的學(xué)習(xí)。 · 訓(xùn)練方法的變化：隨機(jī)梯度下降/設(shè)置學(xué)習(xí)率。
大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有設(shè)置超參數(shù)，可以用來控制算法行為。超參數(shù)的值不是通過學(xué)習(xí)算法本身學(xué)習(xí)出來的（盡管我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)嵌套的學(xué)習(xí)過程，一個(gè)學(xué)習(xí)算法為另一個(gè)學(xué)習(xí)算法學(xué)出最優(yōu)超參數(shù)）。所示的多項(xiàng)式回歸實(shí)例中，有一個(gè)超參數(shù)：多項(xiàng)式的次數(shù)，作為容量超參數(shù)。控制權(quán)重衰減程度的 λ 是另一個(gè)
異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的“冷啟動(dòng)”問題，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型層面探索了元學(xué)習(xí)的能力，同時(shí)在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強(qiáng)每個(gè)用戶的任務(wù)，因此設(shè)計(jì)了一種新穎的語義增強(qiáng)型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學(xué)習(xí)場景中捕
為了更精確地描述反向傳播算法，使用更精確的計(jì)算圖（computational graph）語言是很有幫助的。將計(jì)算形式化為圖形的方法有很多。這里，我們使用圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)來表示一個(gè)變量。變量可以是標(biāo)量、向量、矩陣、張量、或者甚至是另一類型的變量。為了形式化我們的圖形，我們還需引入
Mac深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置安裝組合：Anaconda+PyTorch(GPU版)開源貢獻(xiàn)：馬曾歐，倫敦大學(xué)2.1 安裝AnacondaAnaconda 的安裝有兩種方式，這里僅介紹一種最直觀的- macOS graphical install。https://www.anaconda
TensorFlow 是由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，于2015年首次發(fā)布。它專為構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計(jì)，支持從研究到生產(chǎn)環(huán)境的全流程開發(fā)。以下是 TensorFlow 的核心知識(shí)點(diǎn)和特性：1. 核心特性靈活的計(jì)算圖模
施建設(shè)重要一方面是繼續(xù)夯實(shí)通用算力基礎(chǔ)。 當(dāng)前算力供給已經(jīng)無法滿足智能化社會(huì)構(gòu)建，根據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì)，從2012年至2019年，隨著深度學(xué)習(xí)“大深多”模型的演進(jìn)，模型計(jì)算所需計(jì)算量已經(jīng)增長30萬倍，無論是計(jì)算機(jī)視覺還是自然語言處理，由于預(yù)訓(xùn)練模型的廣泛使用，模型所需算力直接呈
另一個(gè)成分學(xué)習(xí)的又去例子時(shí)神經(jīng)架構(gòu)搜索。簡單來說， 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境中， 一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常時(shí)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）學(xué)習(xí)生成對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)集來說最好的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——算法為你找到最好的架構(gòu)，你可以讀到更多的關(guān)于這個(gè)理論的知識(shí)，并且應(yīng)用python代碼實(shí)現(xiàn)。集成的方法在成分學(xué)習(xí)中也時(shí)主要的，
Attention機(jī)制最重要的步驟是如何在每一時(shí)刻產(chǎn)生不同的語言編碼向量 ，表示接下來輸出的時(shí)候要重點(diǎn)關(guān)注輸入序列中的哪些部分，然后根據(jù)關(guān)注的區(qū)域來產(chǎn)生下一個(gè)輸出。
dropout），減小梯度計(jì)算中的隨機(jī)性而獲得更快的收斂速度。這種方法也可以在測試時(shí)應(yīng)用，能夠比權(quán)重比例推斷規(guī)則更合理地（但計(jì)算也更昂貴）近似所有子網(wǎng)絡(luò)的平均。快速 Dropout在小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的性能幾乎與標(biāo)準(zhǔn)的Dropout相當(dāng)，但在大問題上尚未產(chǎn)生顯著改善或尚未應(yīng)用。隨機(jī)性對(duì)實(shí)現(xiàn)Dropout的正則化效果
有時(shí)我們可能需要其他的方式來表達(dá)我們對(duì)模型參數(shù)適當(dāng)值的先驗(yàn)知識(shí)。有時(shí)候，我們可能無法準(zhǔn)確地知道應(yīng)該使用什么樣的參數(shù)，但我們根據(jù)領(lǐng)域和模型結(jié)構(gòu)方面的知識(shí)得知模型參數(shù)之間應(yīng)該存在一些相關(guān)性。我們經(jīng)常想要表達(dá)的一種常見依賴是某些參數(shù)應(yīng)當(dāng)彼此接近?？紤]以下情形：我們有兩個(gè)模型執(zhí)行相同的
關(guān)于聚類的一個(gè)問題是聚類問題本身是病態(tài)的。這是說沒有單一的標(biāo)準(zhǔn)去度量聚類的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)真實(shí)世界有多好。我們可以度量聚類的性質(zhì)，例如每個(gè)聚類的元素到該類中心點(diǎn)的平均歐幾里得距離。這使我們可以判斷能夠多好地從聚類分配中重建訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然而我們不知道聚類的性質(zhì)多好地對(duì)應(yīng)于真實(shí)世界的性質(zhì)。此外
問題如圖所示
激增或許解釋了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中為什么二階方法無法成功取代梯度下降。Dauphin et al. (2014) 介紹了二階優(yōu)化的無鞍牛頓法（saddle-free Newton method），并表明和傳統(tǒng)算法相比有顯著改進(jìn)。二階方法仍然難以擴(kuò)展到大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是如果這類無鞍算法
可能具有過高的方差），k-折交叉驗(yàn)證算法可以用于估計(jì)學(xué)習(xí)算法 A 的泛化誤差。數(shù)據(jù)集 D 包含的元素是抽象的樣本 z(i) （對(duì)于第 i 個(gè)樣本），在監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況代表（輸入，目標(biāo)）對(duì) z(i) = (x(i), y(i)) ，或者無監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下僅用于輸入 z(i) = x(i)。該算法返回
算法是這種做法的主要發(fā)展方向。另一種正則化模型的噪聲使用方式是將其加到的權(quán)重。這項(xiàng)技術(shù)主要用于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Jim et al., 1996; Graves, 2011)。這可以被解釋為關(guān)于權(quán)重的貝葉斯推斷的隨機(jī)實(shí)現(xiàn)。貝葉斯學(xué)習(xí)過程將權(quán)重視為不確定的，并且可以通過概率分布表示這種不確定性。向權(quán)重添加噪聲
促使我們從小數(shù)目樣本中獲得梯度的統(tǒng)計(jì)估計(jì)的動(dòng)機(jī)是訓(xùn)練集的冗余。在最壞的情況下，訓(xùn)練集中所有的 m 個(gè)樣本都是彼此相同的拷貝?；诓蓸拥奶荻裙烙?jì)可以使用單個(gè)樣本計(jì)算出正確的梯度，而比原來的做法少花了 m 倍時(shí)間。實(shí)踐中，我們不太可能真的遇到這種最壞情況，但我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)大量樣本都對(duì)
