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理解神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理及常見深度學習算法的結構和基本原理。
decomposition）是解釋學習算法泛化性能的一種重要工具。 泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲，泛化性能是由學習算法的能力、數(shù)據(jù)的充分性以及學習任務本身的難度所共同決定的。 偏差：度量了學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習算法本身的擬合能力 方差：度量了同樣
?????????? https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/深度學習/嘿馬深度學習系統(tǒng)性知識教程/note.md ???? ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內容 深度學習進階 知道softmax回歸的原理 應用softmax_cross_entro
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教程總體簡介：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、4.2 詞嵌入與NLP、學習目標、4.3 seq2seq與Attention機制、總結、每日作業(yè)、5.1 生成對抗網(wǎng)絡(GAN)、高級主題、5.2 自動編碼器、在職高新課-深度學習、要求、目標、課程安排、環(huán)境要求、1.1 深度學習介紹、深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡、1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、1
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Pod是最小的部署單元，也是后面經(jīng)常配置的地方，本章節(jié)帶你熟悉Pod中常見資源配置及參數(shù)。 也就是YAML這部分： ... template: metadata: labels: app: web spec: containers: - image: lizh
據(jù)。例如，正在接受計算機視覺培訓的深度學習系統(tǒng)可能會首先學會識別出現(xiàn)在圖像中的物體邊緣。這些信息被傳送到下一層，可能會學習識別角落或其他特征。它一遍又一遍地經(jīng)歷同樣的過程，直到系統(tǒng)最終開發(fā)識別物體甚至識別人臉的能力。 大多數(shù)深度學習系統(tǒng)都依賴于稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的一種計算
全面地講述深度學習的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對理解深度學習是有用的，深度學習經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學習的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀80年代到90年代深度學習表現(xiàn)為聯(lián)結主義（connectionism），直到
加智能。借助深度學習，我們可以制造出具有自動駕駛能力的汽車和能夠理解人類語音的電話。由于深度學習的出現(xiàn)，機器翻譯、人臉識別、預測分析、機器作曲以及無數(shù)的人工智能任務都成為可能，或相比以往有了顯著改進。雖然深度學習背后的數(shù)學概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓練這些深度模型的編程庫
使用深度學習方法處理計算機視覺問題的過程類似于人類的學習過程：我們搭建的深度學習模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學**結出各類圖片的特征，最后輸出一個理想的模型，該模型能夠準確預測新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個不同的學習過程，上半部分是通過使用深度學習模型解決圖片分類問題，下半部分
學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜索技術，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學
數(shù)據(jù)孤島以及隱私保護問題聯(lián)邦學習應運而生。 聯(lián)邦學習定義： 聯(lián)邦學習的概念最早由谷歌在2016年提出，最早是為了解決手機鍵盤的預測問題，且不會泄露用戶隱私。此后聯(lián)邦學習在人工智能領域越來越活躍。聯(lián)邦學習旨在建立一個基于分布數(shù)據(jù)集的聯(lián)邦學習模型，聯(lián)邦學習包括兩個過程，分別是模型訓練
成分學習 成分學習不僅使用一個模型的知識，而且使用多個模型的知識。人們相信，通過獨特的信息組合或投入（包括靜態(tài)和動態(tài)的），深度學習可以比單一的模型在理解和性能上不斷深入。 遷移學習是一個非常明顯的成分學習的例子， 基于這樣的一個想法， 在相似問題上預訓練的模型權重可以
織來說成本費用太高。然而，基于云計算的機器學習服務的增長意味著組織可以在沒有高昂的前期基礎設施成本的情況下訪問具有深度學習功能的系統(tǒng)。 •數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：深度學習也會受到妨礙其他大數(shù)據(jù)項目的數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)的阻礙。用不良數(shù)據(jù)訓練深度學習模型會引發(fā)創(chuàng)建具有內在偏見和不正確或令人反感
學習筆記整理
1%。主要問題是如何設置 ?0。若 ?0 太大，學習曲線將會劇烈振蕩，代價函數(shù)值通常會明顯增加。溫和的振蕩是良好的，容易在訓練隨機代價函數(shù)（例如使用 Dropout 的代價函數(shù)）時出現(xiàn)。如果學習率太小，那么學習過程會很緩慢。如果初始學習率太低，那么學習可能會卡在一個相當高的代價值。通常，就
一些困難的概念，比如對毛茸茸的定義。因此，更好的方式是讓機器自學。深度學習(DeepLearning，DL)屬于機器學習的子類。它的靈感來源于人類大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來解決特征表達的一種學習過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡本身并非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡
所謂“ 機器學習” ， 是指利用算法使計算機能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學習”作為“機器學習”的一個**子集**， 相比其他學習方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復雜， 從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機器學習是分步驟來進行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來結果的最優(yōu)解；
