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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(lái)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)梯度
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
歸算法是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的利器。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們說(shuō)起回歸，有時(shí)候是指一類問題，有時(shí)候是指一類算法，這一點(diǎn)常常會(huì)使初學(xué)者有所困惑。常見的回歸算法包括：最小二乘法，邏輯回歸，逐步式回歸，多元自適應(yīng)回歸樣條以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)。2、基于實(shí)例的算法基于實(shí)例的算法常常用來(lái)對(duì)決策問題建立模型
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(shuō)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，可
教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)課程概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)操作、默
發(fā)揮作用的一個(gè)簡(jiǎn)單例子說(shuō)起：學(xué)習(xí) XOR 函數(shù)。 XOR 函數(shù)（“異或” 邏輯）是兩個(gè)二進(jìn)制值 x1 和 x2 的運(yùn)算。當(dāng)這些二進(jìn)制值中恰好有一個(gè)為 1 時(shí)，XOR 函數(shù)返回值為 1。其余情況下返回值為 0。XOR 函數(shù)提供了我們想要學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù) y = f∗(x)。我們的模型給出了一個(gè)函數(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法和一般優(yōu)化算法不同的一點(diǎn)是，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)函數(shù)通常可以分解為訓(xùn)練樣本上的求和。機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法在計(jì)算參數(shù)的每一次更新時(shí)通常僅使用整個(gè)代價(jià)函數(shù)中一部分項(xiàng)來(lái)估計(jì)代價(jià)函數(shù)的期望值。另一個(gè)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
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺問題的過(guò)程類似于人類的學(xué)習(xí)過(guò)程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過(guò)程，上半部分是通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類問題，下半部分
Web開啟服務(wù)、TensorFlow Client對(duì)接模型服務(wù)、Web Server開啟、項(xiàng)目總結(jié)、模型導(dǎo)出與部署、深度學(xué)習(xí)課程、1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景、1.2 深度學(xué)習(xí)框架介紹、深度學(xué)習(xí)介紹、2.1 TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow介紹、2.2 圖與TensorBoard、2
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
易在某一步跨過(guò)最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過(guò)小時(shí)，長(zhǎng)時(shí)間無(wú)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)。?可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小來(lái)選擇合適的學(xué)習(xí)率，當(dāng)使用平方誤差和作為成本函數(shù)時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的增多，學(xué)習(xí)率應(yīng)該被設(shè)置為相應(yīng)更小的值（從梯度下降算法的原理可以分析得出）。另一種方法就是，選擇不
易在某一步跨過(guò)最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過(guò)小時(shí)，長(zhǎng)時(shí)間無(wú)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)。?可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小來(lái)選擇合適的學(xué)習(xí)率，當(dāng)使用平方誤差和作為成本函數(shù)時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的增多，學(xué)習(xí)率應(yīng)該被設(shè)置為相應(yīng)更小的值（從梯度下降算法的原理可以分析得出）。另一種方法就是，選擇不
處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動(dòng)理解語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)和含義。這是因?yàn)?span id="4iyy0oy" class='cur'>深度學(xué)習(xí)模型可以從文本中提取特征，例如詞匯、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義等。然后，這些特征可以被用于理解文本的含義和結(jié)構(gòu)。在機(jī)器人控制領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助機(jī)器人識(shí)別和理解環(huán)境，并進(jìn)行自主決策。這是因?yàn)?span id="aaw0qwm" class='cur'>深度學(xué)習(xí)模型可以從圖像和語(yǔ)音
Multinoulli 分布經(jīng)常用來(lái)表示對(duì)象分類的分布，所以我們很少假設(shè)狀態(tài) 1 具有數(shù)值1 之類的。因此，我們通常不需要去計(jì)算Multinoulli 分布的隨機(jī)變量的期望和方差。 Bernoulli 分布和Multinoulli 分布足夠用來(lái)描述在它們領(lǐng)域內(nèi)的任意分布。
每一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法都需要基于采樣的估計(jì)，至少使用訓(xùn)練樣本的小批量來(lái)計(jì)算梯度。在其他情況，我們希望最小化的目標(biāo)函數(shù)實(shí)際上是難以處理的。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)不可解時(shí)，通常其梯度也是難以處理的。在這種情況下，我們只能近似梯度。這些問題主要出現(xiàn)在第三部分中更高級(jí)的模型中。例如，對(duì)比散度是用來(lái)近似玻
這種學(xué)習(xí)范式試圖跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的界限。由于缺少標(biāo)簽數(shù)據(jù)和收集標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的高成本，它通常用于業(yè)務(wù)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)就是這個(gè)問題的答案。我們?nèi)绾问褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)解決或聯(lián)系非監(jiān)督學(xué)習(xí)問題？例如，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正變得越來(lái)越流行，因?yàn)樗?span id="m0ia4ms" class='cur'>可以很好地處理
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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(wú)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)得足夠好。部分原因是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法通常不會(huì)達(dá)到代價(jià)函數(shù)的局部最小值，而是僅僅顯著地減小它的值，如圖 4.
