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雖然深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)一個相當(dāng)有年頭的分支領(lǐng)域，但在 21 世紀前十年才崛起。在隨后的幾年里，它在實踐中取得了革命性進展，在視覺和聽覺等感知問題上取得了令人矚目的成果，而這些問題所涉及的技術(shù)，在人類看來是非常自然、非常直觀的，但長期以來卻一直是機器難以解決的。特別要強調(diào)的是，深度
一 隨著深度學(xué)習(xí)的引入，基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索技術(shù)，主要是將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在圖像檢索中的特征提取模塊，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖片特征。二 主要步驟即給定一張圖片，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖片進行特征提取得到表征圖片的特征，利用度量學(xué)習(xí)方法如歐式距離對圖片特征進行計算距離。三 對圖
本數(shù)據(jù)進行比較。通過這種方式來尋找最佳的匹配。因此，基于實例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing
很快被作為深度學(xué)習(xí)的標準工具應(yīng)用在了各種場合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問題，諸如當(dāng)BatchSize太小時效果不佳、對RNN等**絡(luò)無法有效應(yīng)用BN等。針對BN的問題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進Normalization模型被提出。BN是深度學(xué)習(xí)進展中里程
算模型，因而它們是純計算驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)先驅(qū)。這些理論指出，大腦中的神經(jīng)元組成了不同的層次，這些層次相互連接，形成一個過濾體系。在這些層次中，每層神經(jīng)元在其所處的環(huán)境中獲取一部分信息，經(jīng)過處理后向更深的層級傳遞。這與后來的單純與計算相關(guān)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相似。這一過程的結(jié)
索了元學(xué)習(xí)的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強每個用戶的任務(wù)，因此設(shè)計了一種新穎的語義增強型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學(xué)習(xí)場景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的語義信息。進一步地，我們構(gòu)建了一個協(xié)同適應(yīng)元學(xué)習(xí)器。該學(xué)習(xí)器既具有
TensorFlow 是由 Google Brain 團隊開發(fā)的開源機器學(xué)習(xí)框架，于2015年首次發(fā)布。它專為構(gòu)建和訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計，支持從研究到生產(chǎn)環(huán)境的全流程開發(fā)。以下是 TensorFlow 的核心知識點和特性：1. 核心特性靈活的計算圖模
施建設(shè)重要一方面是繼續(xù)夯實通用算力基礎(chǔ)?！ ‘?dāng)前算力供給已經(jīng)無法滿足智能化社會構(gòu)建，根據(jù)OpenAI統(tǒng)計，從2012年至2019年，隨著深度學(xué)習(xí)“大深多”模型的演進，模型計算所需計算量已經(jīng)增長30萬倍，無論是計算機視覺還是自然語言處理，由于預(yù)訓(xùn)練模型的廣泛使用，模型所需算力直接呈
這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標注數(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)是這個問題的答案。我們?nèi)绾尾拍苁褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來解決或者鏈接無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題？例如這樣一個例子，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正日益流行，因為它能
題，我們假設(shè)輸入空間如圖所示被分成網(wǎng)格。低維時我們可以用由數(shù)據(jù)占據(jù)的少量網(wǎng)格去描述這個空間。泛化到新數(shù)據(jù)點時，通過檢測和新輸入在相同網(wǎng)格中的訓(xùn)練樣本，我們可以判斷如何處理新數(shù)據(jù)點。例如，如果要估計某點 x 處的概率密度，我們可以返回 x 處單位體積內(nèi)訓(xùn)練樣本的數(shù)目除以訓(xùn)練樣本的總
這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標注數(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)是這個問題的答案。我們?nèi)绾尾拍苁褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來解決或者鏈接無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題？例如這樣一個例子，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正日益流行，因
會使得最大似然估計得出之前得到的相同學(xué)習(xí)算法。由于假設(shè)樣本是獨立同分布的，條件對數(shù)似然如下我們立刻可以看出最大化關(guān)于 w 的對數(shù)似然和最小化均方誤差會得到相同的參數(shù)估計 w。但是對于相同的最優(yōu) w，這兩個準則有著不同的值。這驗證了 MSE 可以用于最大似然估計。正如我們將看到的，最大似然估計有幾個理想的性質(zhì)。
Attention機制最重要的步驟是如何在每一時刻產(chǎn)生不同的語言編碼向量 ，表示接下來輸出的時候要重點關(guān)注輸入序列中的哪些部分，然后根據(jù)關(guān)注的區(qū)域來產(chǎn)生下一個輸出。
參數(shù)添加約束或懲罰時，一直是相對于固定的區(qū)域或點。例如，L2正則化（或權(quán)重衰減）對參數(shù)偏離零的固定值進行懲罰。然而，有時我們可能需要其他的方式來表達我們對模型參數(shù)適當(dāng)值的先驗知識。有時候，我們可能無法準確地知道應(yīng)該使用什么樣的參數(shù)，但我們根據(jù)領(lǐng)域和模型結(jié)構(gòu)方面的知識得知模型參數(shù)之
問題如圖所示
rch設(shè)計目標快速視覺任務(wù)推理通用深度學(xué)習(xí)框架動態(tài)圖研究友好編程語言C++/PythonPython/C++Python/C++部署輕量性極高中等（需優(yōu)化）中等（TorchScript）靈活性低（靜態(tài)圖）高（支持動態(tài)圖）極高（動態(tài)圖）7. 學(xué)習(xí)資源官方文檔：Caffe DocumentationGitHub
對于牛頓法而言，鞍點顯然是一個問題。梯度下降旨在朝“下坡”移動，而非明確尋求臨界點。而牛頓法的目標是尋求梯度為零的點。如果沒有適當(dāng)?shù)男薷?，牛頓法就會跳進一個鞍點。高維空間中鞍點的激增或許解釋了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中為什么二階方法無法成功取代梯度下降。Dauphin et al. (2014)
當(dāng)計算圖變得極深時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法會面臨的另外一個難題就是長期依賴問題——由于變深的結(jié)構(gòu)使模型喪失了學(xué)習(xí)到先前信息的能力，讓優(yōu)化變得極其困難。深層的計算圖不僅存在于前饋網(wǎng)絡(luò)，還存在于之后介紹的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)中（在第十章中描述）。因為循環(huán)網(wǎng)絡(luò)要在很長時間序列的各個時刻重復(fù)應(yīng)用相同操作來
突然打破了這個天花板，他們驚人地超出了10.8個百分點，贏得了比賽。那個教授便是杰弗里·辛頓，他們使用的技術(shù)叫做深度學(xué)習(xí)。自20世紀80年代以來，辛頓一直致力于深度學(xué)習(xí)的研究工作，由于缺乏數(shù)據(jù)和計算能力，其有效性受到了限制，一直到2012年才取得成果。辛頓對這項技術(shù)的堅定信念最終
