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函數(shù)生成網絡，從而簡化重建中的后端優(yōu)化過程。• Code SLAM，如之前所提，其通過神經網絡提取出若干個基函數(shù)來表示場景的深度，這些基函數(shù)可以簡化傳統(tǒng)幾何方法的優(yōu)化問題。2. 深度學習重建算法和傳統(tǒng)三維重建算法進行融合，優(yōu)勢互補CNN-SLAM13將CNN預測的致密深度圖和單目
R-CNN使用RPN生成候選框后，剩下的網絡結構與Fast R-CNN一樣在訓練過程中，需要訓練兩個網絡：RPN和分類網絡。通常的做法是交替訓練，即在一個batch中，先訓練RPN一次，再訓練分類網絡一次。注：以上內容均摘抄至《21個項目玩轉深度學習-基于TensorFlow的實踐詳解》（河之源編著）
補充特征庫，解決數(shù)據(jù)靜態(tài)性問題。4. 算法的“元能力”：自我優(yōu)化與進化• 自動化機器學習（AutoML）：? 算法可以優(yōu)化自身結構（如神經架構搜索NAS），甚至設計更好的特征提取器。• 自監(jiān)督學習：? 通過設計代理任務（如掩碼語言建模），算法從未標注數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)有用的特征表示。5
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)輸出的回歸網絡以及那些隱藏層不包含非線性的深度網絡。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
沒有免費午餐定理暗示我們必須在特定任務上設計性能良好的機器學習算法。我們建立一組學習算法的偏好來達到這個要求。當這些偏好和我們希望算法解決的學習問題相吻合時，性能會更好。 至此，我們具體討論修改學習算法的方法只有，通過增加或減少學習算法可選假設空間的函數(shù)來增加或減少模型的容量。
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，在深度整流網絡中的學習
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 內的點 x 被稱為可行
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，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，在深度整流網絡中的學習
循環(huán)次數(shù)內沒有進一步改善時，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存中。對于某些特定模型，如卷積神經網絡，這可能可以顯著減少模型所占用的內存。
{(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
深度神經網絡設計中的一個重要方面是代價函數(shù)的選擇。幸運的是，神經網絡的代價函數(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，深度神經網絡僅僅是一種函數(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)模的神經網絡來逼近和擬合大數(shù)據(jù)成為可能。
