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從整個機器學習的任務劃分上來看，機器學習可以分為有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習及強化學習。圖像、文本等深度學習的應用都屬于有監(jiān)督學習范疇。自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡可以算在無監(jiān)督深度學習范疇內。最后就剩下強化學習了。強化學習發(fā)展到現(xiàn)在，早已結合了神經(jīng)網(wǎng)絡迸發(fā)出新的活力，強化學習結合深度學習已經(jīng)形成了深度強化學習（Deep
有監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，半監(jiān)督學習，強化學習。強化學習說的非常厲害，適用于下棋和游戲這一類領域，基本邏輯是正確就獎勵，錯誤就懲罰來做一個學習。那么無監(jiān)督學習的典型應用模式是什么呢？說出來之后你就會覺得無監(jiān)督學習沒有那么神秘了，那就是聚類。一個比較典型的例子就是超市里貨架商品擺放，
還有一個是vggnet，他的問題是參數(shù)太大。深度學習的問題：1面向任務單一，依賴于大規(guī)模有標簽數(shù)據(jù)，幾乎是個黑箱模型。現(xiàn)在人工智能基本由深度學習代表了，但人工智能還有更多。。。然后就開始講深度學習的開發(fā)框架。先整了了Theano，開始于2007年的加拿大的蒙特利爾大學。隨著ten
在1904年的時候，生物學家了解了神經(jīng)元的結構然后在1945年的時候發(fā)明了神經(jīng)元模型。那么這個神經(jīng)元的模型真的可以模擬生物的神經(jīng)功能嗎，個人覺得有點奇妙，不過動物植物本來都是很奇妙的存在。所謂的全連接層，就是說某層的一個節(jié)點，和他上一層的所有節(jié)點都有連接。就像連接的邊長不同，每條
本課程由臺灣大學李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹深度學習是一個讓魚與熊掌可以兼得的方法。
MNIST數(shù)據(jù)集來自于NIST 美國國家標準和技術研究所。 找學生和工作人員手寫的。 規(guī)模：訓練集55000，驗證集5000，測試集10000。大小約10M。 數(shù)據(jù)集可以在網(wǎng)站上去下載，同時tf自己里面已經(jīng)集成了這個數(shù)據(jù)集。 在notebook里試試： ```python %matplotlib inline
1。約束優(yōu)化的一個簡單方法是將約束考慮在內后簡單地對梯度下降進行修改。如果我們使用一個小的恒定步長 ?，我們可以先取梯度下降的單步結果，然后將結果投影回 S。如果我們使用線搜索，我們只能在步長為 ? 范圍內搜索可行的新 x 點，或者我們可以將線上的每個點投影到約束區(qū)域。如果可能的話，在梯度下降或線搜索前將梯度投影到可行域的切空間會更高效
年的國際跳棋，1997年的國際象棋，以及2016年的圍棋。從這個難易程度也可以看出，圍棋是最強調系統(tǒng)性思維的，所以 AI想要戰(zhàn)勝人類也是最難的。第一講到這里就結束了，第二講看了一點，其中關于人工智能機器學習概念，除了公式的定義之外，用類比的方法講的非常的簡單易懂
難的優(yōu)化問題。實際中，學習算法不會真的找到最優(yōu)函數(shù)，而僅是找到一個可以降低訓練誤差很多的函數(shù)。額外的限制因素，比如優(yōu)化算法的不完美，意味著學習算法的有效容量 (e?ective capacity) 可能小于模型族的表示容量。提高機器學習模型泛化的現(xiàn)代思想可以追溯到早在托勒密時期的
哪一類），而所有的多分類問題都可以轉換成多個二分類問題，例如在分類動物的時候，可以逐步對貓、狗等每種動物都進行“是”或“不是”的判別，從而實現(xiàn)多分類的目標。本節(jié)主要以二分類問題來討論。首先思考一個問題：能不能用回歸問題的解法求解分類問題呢？答案是可以的。分類問題與普通回歸問題最主
機器學習的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當我們訓練機器學習模型時，我們可以訪問訓練集，在訓練集上計算一些度量誤差，被稱為訓練誤差(training
機器學習的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當我們訓練機器學習模型時，我們可以訪問訓練集，在訓練集上計算一些度量誤差，被稱為訓練誤差(training
等。尤其對于復雜的學習模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡，其參數(shù)本身就很龐大，如果每次計算梯度都用到所有的數(shù)據(jù)樣本，那么計算量將是相當大的，甚至是不可計算的。事實上可以將該算法想象成一個隨機的過程，也就是每次僅隨機抽取一個點，在期望上與所有點加起來的平均大體相似。這樣就可以用單個點的梯度代替平
低下，而基于深度學習的NLP技術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
我們還可能出于統(tǒng)計原因來選擇深度模型。任何時候，當我們選擇一個特定的機器學習算法時，我們隱含地陳述了一些先驗，這些先驗是關于算法應該學得什么樣的函數(shù)的。選擇深度模型默許了一個非常普遍的信念，那就是我們想要學得的函數(shù)應該涉及幾個更加簡單的函數(shù)的組合。這可以從表示學習的觀點來解釋，我們相信學習的問題包含
凸優(yōu)化問題的一個突出特點是其可以簡化為尋找一個局部極小點的問題。任何一個局部極小點都是全局最小點。有些凸函數(shù)的底部是一個平坦的區(qū)域，而不是單一的全局最小點，但該平坦區(qū)域中的任意點都是一個可以接受的解。優(yōu)化一個凸問題時，若發(fā)現(xiàn)了任何形式的臨界點，我們都會知道已經(jīng)找到了一個不錯的可行
就是洗牌，我們打牌，一局結束后需要洗牌后再開始下一局的 這里介紹了pandas庫，處理常規(guī)大小的數(shù)據(jù)文件，會很方便，基于BSD協(xié)議的庫。 可以自動轉換為numpy的多維數(shù)組。 下面是代碼 ```python %matplotlib notebook import tensorflow
深度學習1.0已經(jīng)成功地解決了人們可以在直觀上（通常以快速無意識、非語言的方式）解決的任務，比方說，直覺感覺到游戲中采取一種特定的行動是好的，或者感知到一張圖片中有一只狗，這些我們可以在不到一秒鐘的時間內快速完成任務以及我們慣常解決的任務，都屬于此類。DL 1.0 模型在
float32) x_test=tf.cast(scale(x_test),dtype=tf.float32) #None代表未知，因為我們可以一次帶入一行樣本，也可以一次帶入多行樣本 #x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name="X") #y=tf
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2006.15437推薦原因該論文介紹的工作是致力于預訓練圖神經(jīng)網(wǎng)絡，以期GNN能夠學習到圖數(shù)據(jù)的結構和特征信息，從而能幫助標注數(shù)據(jù)較少的下游任務。 論文已經(jīng)被KDD 2020 收錄。文章提出用生成模型來對圖分布進行建模，即
