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有時(shí)候，在 x 的所有可能值下最大化或最小化一個(gè)函數(shù) f(x) 不是我們所希望的。相反，我們可能希望在 x 的某些集合 S 中找 f(x) 的最大值或最小值。這被稱為約束優(yōu)化 (constrained optimization)。在約束優(yōu)化術(shù)語中，集合 S 內(nèi)的點(diǎn) x 被稱為可行
權(quán)重比例推斷規(guī)則在其他設(shè)定下也是精確的，包括條件正態(tài)輸出的回歸網(wǎng)絡(luò)以及那些隱藏層不包含非線性的深度網(wǎng)絡(luò)。然而，權(quán)重比例推斷規(guī)則對(duì)具有非線性的深度模型僅僅是一個(gè)近似。雖然這個(gè)近似尚未有理論上的分析，但在實(shí)踐中往往效果很好。Goodfellow et al. (2013b) 實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)
這種方法由Lasserre et al. (2006) 提出，正則化一個(gè)模型（監(jiān)督模式下訓(xùn)練的分類器）的參數(shù)，使其接近另一個(gè)無監(jiān)督模式下訓(xùn)練的模型（捕捉觀察到的輸入數(shù)據(jù)的分布）的參數(shù)。這種構(gòu)造架構(gòu)使得許多分類模型中的參數(shù)能與之對(duì)應(yīng)的無監(jiān)督模型的參數(shù)匹配。參數(shù)范數(shù)懲罰是正則化參數(shù)使
一個(gè)利用流形假設(shè)的早期嘗試是切面距離（tangent distance）算法 (Simard et al., 1993, 1998)。它是一種非參數(shù)的最近鄰算法，其中使用的度量不是通用的歐幾里德距離，而是根據(jù)鄰近流形關(guān)于聚集概率的知識(shí)導(dǎo)出的。這個(gè)算法假設(shè)我們嘗試分類的樣本和同一流
這種方法由Lasserre et al. (2006) 提出，正則化一個(gè)模型（監(jiān)督模式下訓(xùn)練的分類器）的參數(shù)，使其接近另一個(gè)無監(jiān)督模式下訓(xùn)練的模型（捕捉觀察到的輸入數(shù)據(jù)的分布）的參數(shù)。這種構(gòu)造架構(gòu)使得許多分類模型中的參數(shù)能與之對(duì)應(yīng)的無監(jiān)督模型的參數(shù)匹配。參數(shù)范數(shù)懲罰是正則化參數(shù)使
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要方面是代價(jià)函數(shù)的選擇。幸運(yùn)的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價(jià)函數(shù)或多或少是和其他的參數(shù)模型例如線性模型的代價(jià)函數(shù)相同的。 在大多數(shù)情況下，我們的參數(shù)模型定義了一個(gè)分布 p(y | x; θ) 并且我們簡(jiǎn)單地使用最大似然原理。這意味著我們使
第一個(gè)支持流形假設(shè) (manifold hypothesis) 的觀察是現(xiàn)實(shí)生活中的圖像，文本，聲音的概率分布都是高度集中的。均勻的噪擾從來沒有和這類領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化輸入相似過。顯示均勻采樣的點(diǎn)看上去像是沒有信號(hào)時(shí)模擬電視上的靜態(tài)模式。同樣，如果我們均勻地隨機(jī)抽取字母來生成文件，能有
從數(shù)學(xué)上來看，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅僅是一種函數(shù)的表達(dá)形式，是復(fù)雜的多層復(fù)合函數(shù)。由于它有大量的可調(diào)參數(shù)，而且近年來隨著大數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法和并行計(jì)算GPU硬件的發(fā)展，使得用大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近和擬合大數(shù)據(jù)成為可能。
在許多情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在獨(dú)立同分布的測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估已經(jīng)達(dá)到了人類表現(xiàn)。因此，我們自然要懷疑這些模型在這些任務(wù)上是否獲得了真正的人類層次的理解。為了探索網(wǎng)絡(luò)對(duì)底層任務(wù)的理解層次，我們可以探索這個(gè)模型錯(cuò)誤分類的例子。 Szegedy et al. (2014b) 發(fā)現(xiàn)，在精度達(dá)到人
其思想已經(jīng)成為了當(dāng)前深度度量學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。 二、嵌入空間學(xué)習(xí)上述學(xué)習(xí)度量矩陣的方法雖然能夠在一定程度上改變距離度量的計(jì)算方式，但是由于可以學(xué)習(xí)的參數(shù)比較有限，模型的復(fù)雜度也比較有限，方法的能力也比較有限。并且由于是在Mahalanobis距離的基礎(chǔ)上進(jìn)行的學(xué)習(xí)，能夠修改的地方也不多
在復(fù)雜場(chǎng)景下表現(xiàn)不佳。深度學(xué)習(xí)的引入為圖像分割注入了新的活力，尤其是U-Net、Mask R-CNN等模型的成功，使得圖像分割技術(shù)在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都取得了突破性進(jìn)展。 2. 深度學(xué)習(xí)圖像分割的關(guān)鍵技術(shù) 2.1 經(jīng)典模型概述 以下表格總結(jié)了幾種主流的深度學(xué)習(xí)圖像分割模型及其特點(diǎn)： 模型名稱
豐富文檔與代碼示例：涵蓋多種場(chǎng)景，可運(yùn)行、可復(fù)用 ?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊(cè) ?? 模塊化知識(shí)結(jié)構(gòu)：按知識(shí)點(diǎn)分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長(zhǎng)期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項(xiàng)目長(zhǎng)期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
Hadoop入門基礎(chǔ)培訓(xùn)：弄清楚HDFS、MapReduce以及HA原理就算入門啦
為什么說深度學(xué)習(xí)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)=AI？這個(gè)如何理解
我們看到PCA算法提供了一種壓縮數(shù)據(jù)的方式。我們也可以將PCA視為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。這種表示基于上述簡(jiǎn)單表示的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。PCA學(xué)習(xí)一種比原始輸入低維的表示。它也學(xué)習(xí)了一種元素之間彼此沒有線性相關(guān)的表示。這是學(xué)習(xí)表示中元素統(tǒng)計(jì)獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)的第一步。要實(shí)現(xiàn)完全獨(dú)立性，表示學(xué)習(xí)算法必須也去掉變量間的非線性關(guān)系。PCA將輸入
業(yè)界，學(xué)術(shù)界和各大頂會(huì)的研究人員更多地是使用PyTorch。但TensorFlow、Keras和PyTorch這3種深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架我們都要學(xué)習(xí)，一個(gè)好的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目不能因?yàn)槭褂昧瞬煌目蚣芏刮覀冨e(cuò)過它們。
2012)。 在深度網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和精度有所提高的同時(shí)，它們可以解決的任務(wù)也日益復(fù)雜。 Goodfellow et al. (2014d) 表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)輸出描述圖像的整個(gè)字符序列， 而不是僅僅識(shí)別單個(gè)對(duì)象。此前，人們普遍認(rèn)為，這種學(xué)習(xí)需要對(duì)序列中的單個(gè)元素進(jìn)行標(biāo)注
在深度學(xué)習(xí)之前，學(xué)習(xí)非線性模型的主要方法是結(jié)合核策略的線性模型。很多核學(xué)習(xí)算法需要構(gòu)建一個(gè) m × m 的矩陣 Gi,j = k(x(i), x(j))。構(gòu)建這個(gè)矩陣的計(jì)算量是 O(m2)。當(dāng)數(shù)據(jù)集是幾十億個(gè)樣本時(shí)，這個(gè)計(jì)算量是不能接受的。在學(xué)術(shù)界，深度學(xué)習(xí)從 2006
