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有時候，在 x 的所有可能值下最大化或最小化一個函數(shù) f(x) 不是我們所希望的。相反，我們可能希望在 x 的某些集合 S 中找 f(x) 的最大值或最小值。這被稱為約束優(yōu)化 (constrained optimization)。在約束優(yōu)化術語中，集合 S 內(nèi)的點 x 被稱為可行
權重比例推斷規(guī)則在其他設定下也是精確的，包括條件正態(tài)輸出的回歸網(wǎng)絡以及那些隱藏層不包含非線性的深度網(wǎng)絡。然而，權重比例推斷規(guī)則對具有非線性的深度模型僅僅是一個近似。雖然這個近似尚未有理論上的分析，但在實踐中往往效果很好。Goodfellow et al. (2013b) 實驗發(fā)現(xiàn)
步模型設計的結構有缺陷，即所有的上下文輸入信息都被限制到固定長度，整個模型能力都同樣受到限制，即簡單的編碼器模型。3、編解碼器的結構無法解釋，導致無法設計Attention機制：通過保留LSTM編碼器對輸入序列的中間輸出結果，然后訓練一個模型對這些輸入進行選擇性的學習并且在模型輸
機器學習可以讓我們解決一些人為設計和實現(xiàn)固定程序很難解決的問題。從科學和哲學的角度來看，機器學習受到關注是因為提高我們對機器學習的認識需要提高我們對智能背后原理的理解。 如果考慮 “任務”比較正式的定義，那么學習的過程并不是任務。 在相對正式的
sharing）。和正則化參數(shù)使其接近（通過范數(shù)懲罰）相比，參數(shù)共享的一個顯著優(yōu)點是，只有參數(shù)（唯一一個集合）的子集需要被存儲在內(nèi)存中。對于某些特定模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，這可能可以顯著減少模型所占用的內(nèi)存。
是相輔相成的。壓縮重點在于減少網(wǎng)絡參數(shù)量，加速則側(cè)重在降低計算復雜度、提升并行能力等。模型壓縮和加速可以從多個角度來優(yōu)化?？傮w來看，個人認為主要分為三個層次：1. 算法層壓縮加速。這個維度主要在算法應用層，也是大多數(shù)算法工程師的工作范疇。主要包括結構優(yōu)化（如矩陣分解、分組卷積、小
一個利用流形假設的早期嘗試是切面距離（tangent distance）算法 (Simard et al., 1993, 1998)。它是一種非參數(shù)的最近鄰算法，其中使用的度量不是通用的歐幾里德距離，而是根據(jù)鄰近流形關于聚集概率的知識導出的。這個算法假設我們嘗試分類的樣本和同一流
機器學習算法和一般優(yōu)化算法不同的一點是，機器學習算法的目標函數(shù)通常可以分解為訓練樣本上的求和。機器學習中的優(yōu)化算法在計算參數(shù)的每一次更新時通常僅使用整個代價函數(shù)中一部分項來估計代價函數(shù)的期望值。另一個促使我們從小數(shù)目樣本中獲得梯度的統(tǒng)計估計的動機是訓練集的冗余。在最壞的情況下，訓練集中所有的
" 深度學習 " 中的 " 深 "，指的是技術上、架構上的性質(zhì)，也就是堆疊了很多隱藏層。這種 " 深 "，并不是說它對抽象的概念有深刻的理解，但是呢，一旦任務場景改變，就需要重新找數(shù)據(jù)訓練，比如說檢測人臉的模型在不相關的應用程序中可能是無用的，比如詐騙檢測，目前還是無法像人腦一樣
觀察到，使用整流非線性甚至比學習隱藏層的權重值更加重要。隨機的權重足以通過整流網(wǎng)絡傳播有用的信息，允許在頂部的分類器層學習如何將不同的特征向量映射到類標識。當有更多數(shù)據(jù)可用時，學習開始提取足夠的有用知識來超越隨機選擇參數(shù)的性能。Glorot et al. (2011a) 說明，在深度整流網(wǎng)絡中的學習
循環(huán)次數(shù)內(nèi)沒有進一步改善時，算法就會終止。此過程在算法中有更正式的說明。這種策略被稱為提前終止（early stopping）。這可能是深度學習中最常用的正則化形式。它的流行主要是因為有效性和簡單性。
研究人員進行了一項“深度學習算力”的研究，發(fā)現(xiàn)訓練模型的進步取決于算力的大幅提高，具體來說，計算能力提高10倍相當于三年的算法改進，那么深度學習的發(fā)展僅僅是需要研究算法了嗎，研究算法才是程序員的出路嗎？
sharing）。和正則化參數(shù)使其接近（通過范數(shù)懲罰）相比，參數(shù)共享的一個顯著優(yōu)點是，只有參數(shù)（唯一一個集合）的子集需要被存儲在內(nèi)存中。對于某些特定模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，這可能可以顯著減少模型所占用的內(nèi)存。
{(i − 1)k + 1, . . . , ik}。這提供了一種方法來學習對輸入 x 空間中多個方向響應的分段線性函數(shù)。maxout 單元可以學習具有多達 k 段的分段線性的凸函數(shù)。maxout 單元因此可以視為學習激活函數(shù)本身而不僅僅是單元之間的關系。使用足夠大的 k，maxout
深度神經(jīng)網(wǎng)絡設計中的一個重要方面是代價函數(shù)的選擇。幸運的是，神經(jīng)網(wǎng)絡的代價函數(shù)或多或少是和其他的參數(shù)模型例如線性模型的代價函數(shù)相同的。 在大多數(shù)情況下，我們的參數(shù)模型定義了一個分布 p(y | x; θ) 并且我們簡單地使用最大似然原理。這意味著我們使
過擬合，欠擬合過擬合（overfitting）：學習能力過強，以至于把訓練樣本所包含的不太一般的特性都學到了。欠擬合（underfitting）：學習能太差，訓練樣本的一般性質(zhì)尚未學好。下面是直觀解釋：
第一個支持流形假設 (manifold hypothesis) 的觀察是現(xiàn)實生活中的圖像，文本，聲音的概率分布都是高度集中的。均勻的噪擾從來沒有和這類領域的結構化輸入相似過。顯示均勻采樣的點看上去像是沒有信號時模擬電視上的靜態(tài)模式。同樣，如果我們均勻地隨機抽取字母來生成文件，能有多大的概率得到一個
從數(shù)學上來看，深度神經(jīng)網(wǎng)絡僅僅是一種函數(shù)的表達形式，是復雜的多層復合函數(shù)。由于它有大量的可調(diào)參數(shù)，而且近年來隨著大數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法和并行計算GPU硬件的發(fā)展，使得用大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡來逼近和擬合大數(shù)據(jù)成為可能。
在許多情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡在獨立同分布的測試集上進行評估已經(jīng)達到了人類表現(xiàn)。因此，我們自然要懷疑這些模型在這些任務上是否獲得了真正的人類層次的理解。為了探索網(wǎng)絡對底層任務的理解層次，我們可以探索這個模型錯誤分類的例子。 Szegedy et al. (2014b) 發(fā)現(xiàn)，在精度達到人
我相信能在深度學習領域精進的人都不會是普通人。 誠然，無論是讀教材、讀論文還是本篇所說的讀代碼，這些本身都是一個個人學習能力提升和知識汲取的過程。對于從事深度學習工作的我們而言，arxiv上的論文和GitHub上的代碼都無窮盡，關鍵在于保持學習的勁頭，做一名終身學習者。
