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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
這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的高昂成本，它經(jīng)常被用于商業(yè)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)是這個(gè)問(wèn)題的答案。我們?nèi)绾尾拍苁褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)解決或者鏈接無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題？例如這樣一個(gè)例子，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正日益流行，因?yàn)樗?/p>
這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的高昂成本，它經(jīng)常被用于商業(yè)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)是這個(gè)問(wèn)題的答案。我們?nèi)绾尾拍苁褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)解決或者鏈接無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題？例如這樣一個(gè)例子，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正日益流行，因
熟練掌握TensorFlow框架使用 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像相關(guān)案例 1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 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 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)層組成，它們通常將更簡(jiǎn)單的模
學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是否要先學(xué)習(xí)完機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)于學(xué)習(xí)順序不太了解
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。
4-8096個(gè)樣本。學(xué)習(xí)率從梯度下降算法的角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)選擇合適的學(xué)習(xí)率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達(dá)最優(yōu)值過(guò)程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過(guò)大，即下降的快，很容易在某一步跨過(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
4-8096個(gè)樣本。學(xué)習(xí)率從梯度下降算法的角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)選擇合適的學(xué)習(xí)率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達(dá)最優(yōu)值過(guò)程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過(guò)大，即下降的快，很容易在某一步跨過(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
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)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁(yè)并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究
Network》中提出了知識(shí)蒸餾這個(gè)概念，其核心思想是先訓(xùn)練一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，然后使用這個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的輸出和數(shù)據(jù)的真實(shí)標(biāo)簽去訓(xùn)練一個(gè)更小的網(wǎng)絡(luò)，因此知識(shí)蒸餾框架通常包含了一個(gè)復(fù)雜模型(被稱為T(mén)eacher模型)和一個(gè)小模型(被稱為Student模型)。1.2 為什么要有知識(shí)蒸餾？深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視
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
板書(shū)知識(shí)板書(shū)知識(shí)板書(shū)知識(shí)
云業(yè)務(wù)知識(shí)參考云業(yè)務(wù)知識(shí)參考
深度學(xué)習(xí)算法在許多情況下都涉及到優(yōu)化。例如，模型中的進(jìn)行推斷（如 PCA）涉及到求解優(yōu)化問(wèn)題。我們經(jīng)常使用解析優(yōu)化去證明或設(shè)計(jì)算法。在深度學(xué)習(xí)涉及到的諸多優(yōu)化問(wèn)題中，最難的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。甚至是用幾百臺(tái)機(jī)器投入幾天到幾個(gè)月來(lái)解決單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題，也是很常見(jiàn)的。因?yàn)檫@其中的優(yōu)化
深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系是什么？
name。實(shí)例變量是存儲(chǔ)在各個(gè)示例中的變量。python中可以像self.name這樣，通過(guò)在self后面添加屬性名來(lái)生成或訪問(wèn)實(shí)例變量。 numpy 在深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)中，經(jīng)常出現(xiàn)矩陣和數(shù)組的計(jì)算，numpy.array提供了很多便捷的方法 導(dǎo)入numpy numpy是外部庫(kù)，，首先要導(dǎo)入 import
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)。
Regression）等。本節(jié)重點(diǎn)介紹線性回歸算法，邏輯回歸將在2.3節(jié)重點(diǎn)闡述。線性回歸是一個(gè)很簡(jiǎn)單的回歸算法，使用它可以快速地了解很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。首先看一個(gè)只有一個(gè)特征值的線性回歸問(wèn)題，給定數(shù)據(jù)如表2.1所示。這些給定的數(shù)據(jù)也叫作數(shù)據(jù)集（Dataset），把每組數(shù)據(jù)記作（x（
matplotlib==2.2.2 1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 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)層組成，它們
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定分支。要想學(xué)好深度學(xué)習(xí)，必須對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理有深刻的理解。本章將探討貫穿本書(shū)其余部分的一些機(jī)器學(xué)習(xí)重要原理。我們建議新手讀者或是希望更全面了解的讀者參考一些更全面覆蓋基礎(chǔ)知識(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)參考書(shū)，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20
