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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
組件學(xué)習(xí)組件學(xué)習(xí)不僅使用一個(gè)模型的知識(shí)，還使用多個(gè)模型的知識(shí)。人們相信，通過(guò)獨(dú)特的信息組合或輸入（包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)），深度學(xué)習(xí)可以比單一模式更深入地理解和表現(xiàn)。遷移學(xué)習(xí)是組件學(xué)習(xí)的一個(gè)非常明顯的例子。基于這一思想，對(duì)類似問(wèn)題預(yù)先訓(xùn)練的模型權(quán)重可用于對(duì)特定問(wèn)題進(jìn)行微調(diào)。為了區(qū)分不同類
學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 知道深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成知道深度學(xué)習(xí)效果特點(diǎn) 應(yīng)用 無(wú) 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程步驟是要靠手動(dòng)完成的，而且需要大量領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)深度學(xué)習(xí)通常由多個(gè)層
名詞時(shí)可能大家都會(huì)對(duì)這方面的知識(shí)感到一頭霧水，到底什么是深度學(xué)習(xí)？實(shí)際上，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到生活中的點(diǎn)點(diǎn)滴滴了，比如我們熟知的自動(dòng)無(wú)人駕駛，小愛(ài)同學(xué)音箱和其他的一些人工智能產(chǎn)品。在這個(gè)筆記中，你可以無(wú)需任何視頻直接從頭看到尾，也可以搭配任何一個(gè)深度學(xué)習(xí)的課程視頻進(jìn)行觀看，當(dāng)然，除
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，
深度前饋網(wǎng)絡(luò) (deep feedforward network)，也叫作前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (feedforward neural network) 或者多層感知機(jī) (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度學(xué)習(xí)模型。前饋網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是近似某個(gè)函數(shù)
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社區(qū)許多顯著成就的基石，它在棋盤、視頻游戲、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人硬件設(shè)計(jì)等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對(duì)于經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來(lái)說(shuō)過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
計(jì)算機(jī)視覺(jué)香港中文大學(xué)的多媒體實(shí)驗(yàn)室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的華人團(tuán)隊(duì)。在世界級(jí)人工智能競(jìng)賽LFW（大規(guī)模人臉識(shí)別競(jìng)賽）上，該實(shí)驗(yàn)室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識(shí)別能力首次超越真人。語(yǔ)音識(shí)別微軟研究人員通過(guò)與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)香港中文大學(xué)的多媒體實(shí)驗(yàn)室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的華人團(tuán)隊(duì)。在世界級(jí)人工智能競(jìng)賽LFW（大規(guī)模人臉識(shí)別競(jìng)賽）上，該實(shí)驗(yàn)室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識(shí)別能力首次超越真人。語(yǔ)音識(shí)別微軟研究人員通過(guò)與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)
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
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(kāi)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Numpy和PyTorch/T
在深度學(xué)習(xí)時(shí)代，谷歌、Facebook、百度等科技巨頭開(kāi)源了多款框架來(lái)幫助開(kāi)發(fā)者更輕松地學(xué)習(xí)、構(gòu)建和訓(xùn)練不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這些大公司也花費(fèi)了很大的精力來(lái)維護(hù) TensorFlow、PyTorch 這樣龐大的深度學(xué)習(xí)框架。除了這類主流框架之外，開(kāi)發(fā)者們也會(huì)開(kāi)源一些小而精的框架或者庫(kù)。比如今年
學(xué)習(xí)知識(shí)，看看，各個(gè)方面
云業(yè)務(wù)知識(shí)，多學(xué)習(xí)，多記錄！
地泛化。展示了多任務(wù)學(xué)習(xí)中非常普遍的一種形式，其中不同的監(jiān)督任務(wù)（給定 x預(yù)測(cè) y(i)）共享相同的輸入 x 以及一些中間層表示 h(share)，能學(xué)習(xí)共同的因素池。該模型通?？梢苑譃閮深愊嚓P(guān)的參數(shù)：多任務(wù)學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)框架中可以以多種方式進(jìn)行，該圖說(shuō)明了任務(wù)共享相同輸入但涉及
少量點(diǎn)的子集構(gòu)成的一組流形中，而學(xué)習(xí)函數(shù)中感興趣輸出的變動(dòng)只位于流形中的方向，或者感興趣的變動(dòng)只發(fā)生在我們從一個(gè)流形移動(dòng)到另一個(gè)流形的時(shí)候。流形學(xué)習(xí)是在連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)定下被引入的，盡管這個(gè)概率集中的想法也能夠泛化到離散數(shù)據(jù)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)定下：關(guān)鍵假設(shè)仍然是概率質(zhì)量高度集中。
本質(zhì)上即為每個(gè)類別創(chuàng)建一個(gè)輸出通道。因?yàn)樯蠄D有5個(gè)類別，所以網(wǎng)絡(luò)輸出的通道數(shù)也為5，如下圖所示：如上圖所示，預(yù)測(cè)的結(jié)果可以通過(guò)對(duì)每個(gè)像素在深度上求argmax的方式被整合到一張分割圖中。進(jìn)而，我們可以輕松地通過(guò)重疊的方式觀察到每個(gè)目標(biāo)。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每
數(shù)據(jù)集的依賴性。深度學(xué)習(xí)最新的研究成果都依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和強(qiáng)大的計(jì)算能力，如果沒(méi)有大量真實(shí)的數(shù)據(jù)集，沒(méi)有相關(guān)的工程專業(yè)知識(shí)，探索新算法將會(huì)變得異常困難。4）超參數(shù)的合理取值。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用需要足夠的能力和經(jīng)驗(yàn)來(lái)合理地選擇超參數(shù)的取值，如學(xué)習(xí)速率、正則項(xiàng)的強(qiáng)
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(wèn)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(wèn)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)樗梢院芎玫靥幚?/p>
少量點(diǎn)的子集構(gòu)成的一組流形中，而學(xué)習(xí)函數(shù)中感興趣輸出的變動(dòng)只位于流形中的方向，或者感興趣的變動(dòng)只發(fā)生在我們從一個(gè)流形移動(dòng)到另一個(gè)流形的時(shí)候。流形學(xué)習(xí)是在連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)定下被引入的，盡管這個(gè)概率集中的想法也能夠泛化到離散數(shù)據(jù)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)定下：關(guān)鍵假設(shè)仍然是概率質(zhì)量高度集中。
