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Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個變體。他保留了 LSTM 劃重點，遺忘不重要信息的特點，在long-term 傳播的時候也不會被丟失。
機器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 ‘‘學(xué)習(xí)’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個簡潔的定義：‘‘對于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個計算機程序被認為可以從經(jīng)驗 E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗 E 改進后，它在任務(wù) T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
回想一下Bagging學(xué)習(xí)，我們定義 k 個不同的模型，從訓(xùn)練集有替換采樣構(gòu)造k 個不同的數(shù)據(jù)集，然后在訓(xùn)練集 i 上訓(xùn)練模型 i。Dropout的目標(biāo)是在指數(shù)級數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上近似這個過程。具體來說，在訓(xùn)練中使用Dropout時，我們會使用基于小批量的學(xué)習(xí)算法和較小的步長，如梯度下
發(fā)揮作用的一個簡單例子說起：學(xué)習(xí) XOR 函數(shù)。 XOR 函數(shù)（“異或” 邏輯）是兩個二進制值 x1 和 x2 的運算。當(dāng)這些二進制值中恰好有一個為 1 時，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函數(shù)
主要通過深度學(xué)習(xí)框架MXNet來介紹如何實戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)算法，該框架融合了命令式編程和符號式編程，在靈活和高效之間取得了非常好的平衡。正如前文所述，各深度學(xué)習(xí)框架之間有很多相似性，當(dāng)你深入了解其中一種深度學(xué)習(xí)框架之后基本上就能舉一反三，因此如果你現(xiàn)在還在猶豫學(xué)習(xí)哪個深度學(xué)習(xí)框架，那么
深度學(xué)習(xí)是目前人工智能最受關(guān)注的領(lǐng)域，但黑盒學(xué)習(xí)法使得深度學(xué)習(xí)面臨一個重要的問題：AI能給出正確的選擇，但是人類卻并不知道它根據(jù)什么給出這個答案。本期將分享深度學(xué)習(xí)的起源、應(yīng)用和待解決的問題；可解釋AI的研究方向和進展。
深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。早期機器學(xué)習(xí)研究者中還開發(fā)了一種叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，但是發(fā)明之后數(shù)十年都默默無聞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人類大腦的啟發(fā)而來的：神經(jīng)元之間的相互連接關(guān)系。但是，人類大腦中的神經(jīng)元可以與特定范圍內(nèi)的任意神經(jīng)元連接，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳播要經(jīng)歷不同的層，傳播
通過對課程的學(xué)習(xí)，從對EI的初體驗到對深度學(xué)習(xí)的基本理解，收獲了很多，做出如下總結(jié)：深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點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)用是計算機視覺和自然語言處理
年，短短的六年時間里，深度學(xué)習(xí)所需的計算量增長了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個日益嚴(yán)峻的問題。 針對這一問題，哥本哈根大學(xué)計算機科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個的軟件程序，它可以計算和預(yù)測訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的能源消耗和二氧化碳排放量。 網(wǎng)址：
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)算法的子類，其特殊性是有更高的復(fù)雜度。因此，深度學(xué)習(xí)屬于機器學(xué)習(xí)，但它們絕對不是相反的概念。我們將淺層學(xué)習(xí)稱為不是深層的那些機器學(xué)習(xí)技術(shù)。讓我們開始將它們放到我們的世界中：這種高度復(fù)雜性基于什么？在實踐中，深度學(xué)習(xí)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個隱藏層組成。我們在《從神經(jīng)元到
從整個機器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來看，機器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強化學(xué)習(xí)。圖像、文本等深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強化學(xué)習(xí)了。強化學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在，早已結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迸發(fā)出新的活力，強化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強化學(xué)習(xí)（Deep
、訓(xùn)練策略和泛化能力上的效果。對于一些關(guān)鍵的方法，作者還使用了公開數(shù)據(jù)集和私有數(shù)據(jù)進行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測試各類方法在全新場景下的泛化性能。這篇論文能夠為研究深度立體匹配的研究人員提供詳細的參考資料，同時，作者在最后一節(jié)提到的7種未來發(fā)展方向?qū)τ谘芯?span id="znpbfr9" class='cur'>深度立體匹配具有
PC)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)尤其擅長深度學(xué)習(xí)所需的計算類型。在過去，這種水平的硬件對于大多數(shù)組織來說成本費用太高。然而，基于云計算的機器學(xué)習(xí)服務(wù)的增長意味著組織可以在沒有高昂的前期基礎(chǔ)設(shè)施成本的情況下訪問具有深度學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)。 •數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)也會受到妨礙其他大數(shù)據(jù)項目的數(shù)據(jù)質(zhì)量和
者目標(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越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學(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
深度學(xué)習(xí)是支持人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)生的主要業(yè)務(wù)之一。深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機 (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
自海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的融合。常見的計算機和軟件通過定義一組專用于特定工作的符號處理規(guī)則來解決難題，例如在文字處理器中編輯文本或在電子表格中執(zhí)行計算，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻通過統(tǒng)計近似值和從樣本中學(xué)習(xí)來解決難題。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別、照片標(biāo)記等方面取得了不錯的成就，許多深度學(xué)習(xí)的支持者已經(jīng)
有趣的是，二十一世紀(jì)初，連接主義學(xué)習(xí)又卷上重來，掀起了以 “深度學(xué)習(xí)”為名的熱潮．所謂深度學(xué)習(xí)，狹義地說就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．在若干測試和競賽上，尤其是涉及語音、 圖像等復(fù)雜對象的應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了優(yōu)越性能以往機器學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)用中要取得好性能，對使用者的要求較高；而深度學(xué)習(xí)技術(shù)涉及的模型復(fù)雜度非常高，以至千只要下工夫
深度學(xué)習(xí)由經(jīng)典機器學(xué)習(xí)發(fā)展而來，兩者有著相同與不同特點1.完全不同的模式機器學(xué)習(xí)：使計算機能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用其學(xué)到的知識來提供答案（通常為預(yù)測）。依賴于不同的范式（paradigms），例如統(tǒng)計分析、尋找數(shù)據(jù)相似性、使用邏輯等深度學(xué)習(xí)：使用單一技術(shù)，最小化人腦勞動。使用被稱為
為多層非線性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來保證學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式，而且代價還比較小（參數(shù)更少）。簡單來說，在VGG中，使用了3個3x3卷積核來代替7x7卷積核，使用了2個3x3卷積核來代替5*5卷積核，這樣做的主要目的是在保證具有相同感知野的條件下，提升了網(wǎng)絡(luò)的深度，在一定程度上提升了神經(jīng)網(wǎng)
