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目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
的取值，但是 a 和 c 在給定 b 時(shí)是條件獨(dú)立的。我們可以把全部三個(gè)變量的概率分布重新表示為兩個(gè)變量的概率分布的連乘形式：p(a, b, c) = p(a)p(b | a)p(c | b)這種因子分解可以極大地減少用來(lái)描述一個(gè)分布的參數(shù)的數(shù)量。每個(gè)因子使用的參數(shù)數(shù)目是它的變量
本文轉(zhuǎn)載自機(jī)器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無(wú)監(jiān)督、混合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測(cè)的情況。LeCun 等人 (2015) 對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個(gè)精簡(jiǎn)的解釋。Deng
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域：它是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的一種新方法，強(qiáng)調(diào)從連續(xù)的層（layer）中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些層對(duì)應(yīng)于越來(lái)越有意義的表示。“深度學(xué)習(xí)”中的“深度”指的并不是利用這種方法所獲取的更深層次的理解，而是指一系列連續(xù)的表示層。數(shù)據(jù)模型中包含多少層，這被稱
假設(shè)我們將模型表示為給定輸入后，計(jì)算對(duì)應(yīng)輸出的流程圖，則可以將這張流程圖中的最長(zhǎng)路徑視為模型的深度。正如兩個(gè)使用不同語(yǔ)言編寫的等價(jià)程序?qū)⒕哂胁煌拈L(zhǎng)度；相同的函數(shù)可以被繪制為具有不同深度的流程圖，其深度取決于我們可以用來(lái)作為一個(gè)步驟的函數(shù)。圖1.3說(shuō)明了語(yǔ)言的選擇如何給相同的架構(gòu)兩個(gè)不同的衡量。圖
進(jìn)行量化。它最初被發(fā)明是用來(lái)研究在一個(gè)含有噪聲的信道上用離散的字母表來(lái)發(fā)送消息，例如通過(guò)無(wú)線電傳輸來(lái)通信。在這種情況下，信息論告訴我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)最優(yōu)編碼，以及計(jì)算從一個(gè)特定的概率分布上采樣得到、使用多種不同的編碼機(jī)制的消息的期望長(zhǎng)度。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們也可以把信息論應(yīng)用在連續(xù)型變量
如題
是一組變量，我們需要它們的導(dǎo)數(shù)，而 y 是函數(shù)的另外一組輸入變量，但我們并不需要它們的導(dǎo)數(shù)。在學(xué)習(xí)算法中，我們最常需要的梯度是代價(jià)函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度，即 ∇θJ(θ)。許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)需要計(jì)算其他導(dǎo)數(shù)，來(lái)作為學(xué)習(xí)過(guò)程的一部分，或者用來(lái)分析學(xué)得的模型。反向傳播算法也適用于這些任務(wù)，不局限于計(jì)算代價(jià)函數(shù)關(guān)于
模型優(yōu)化、服務(wù)化部署以及性能監(jiān)控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，幫助大家構(gòu)建一個(gè)完整的深度學(xué)習(xí)工作流。 1. RTX 4090深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)分析 1.1 硬件規(guī)格深度解讀 RTX 4090作為NVIDIA最新一代的旗艦級(jí)顯卡，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。其搭載的Ada Lovelace架構(gòu)帶來(lái)了
SHOW語(yǔ)法使用概要 SHOW語(yǔ)法主要用來(lái)查看數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的相關(guān)信息，其中LIKE子句用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象過(guò)濾，匹配規(guī)則如下，具體示例可參看SHOW TABLES： 規(guī)則1：_可以用來(lái)匹配單個(gè)任意字符。 規(guī)則2：%可以用來(lái)匹配0個(gè)或者任意個(gè)任意字符。 規(guī)則3：* 可以用來(lái)匹配0個(gè)或者任意個(gè)任意字符。
的微型硬件無(wú)處不在。在這些微型硬件上部署深度學(xué)習(xí)模型將使我們能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能的民主化。然而，由于內(nèi)存預(yù)算極其緊張，微型深度學(xué)習(xí)與移動(dòng)深度學(xué)習(xí)有著根本性的不同：一個(gè)常見的MCU通常具有小于512KB的SRAM，這對(duì)于部署大多數(shù)現(xiàn)成的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)太小了。即使對(duì)于更強(qiáng)大的硬件如Raspberry
卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對(duì)應(yīng)的每個(gè)元素相乘后累加求和。
1 Mediapipe在人體姿態(tài)提取中的應(yīng)用 Mediapipe使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行人體姿態(tài)提取，常見的模型結(jié)構(gòu)如OpenPose模型。該模型通過(guò)對(duì)大量人體姿態(tài)圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建了一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人體關(guān)節(jié)位置的模型。模型的目標(biāo)是檢測(cè)人體的多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)（如頭部、
雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來(lái)日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯(cuò)誤，不知道怎么回事，求解
JAX是一個(gè)似乎同時(shí)具備Pytorch和Tensorflow優(yōu)勢(shì)的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，被稱為“在 GPU/TPU上運(yùn)行的具有自動(dòng)微分功能的Numpy”，該庫(kù)的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運(yùn)算。我個(gè)人認(rèn)為，與
TensorFlow是一個(gè)基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號(hào)數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫(kù)DistBelief 。Tensorflow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu)，可部
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實(shí)是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，
長(zhǎng)短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長(zhǎng)的序列中有更好的表現(xiàn)。
