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Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個(gè)變體。他保留了 LSTM 劃重點(diǎn)，遺忘不重要信息的特點(diǎn)，在long-term 傳播的時(shí)候也不會(huì)被丟失。
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
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
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?；谶@一思想，對(duì)類(lèi)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(lèi)
字“8” 形狀的流形在大多數(shù)位置只有一維，但在中心的相交處有兩維。 如果我們希望機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí) Rn 上的所有感興趣的函數(shù)，那么很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題看上去都是不可解的。流形學(xué)習(xí) (manifold learning) 算法通過(guò)一個(gè)假設(shè)來(lái)克服這個(gè)障礙，該假設(shè)認(rèn)為 Rn 中大
本文轉(zhuǎn)載自機(jī)器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無(wú)監(jiān)督、混合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類(lèi)器分類(lèi)或數(shù)值預(yù)測(cè)的情況。LeCun 等人 (2015) 對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個(gè)精簡(jiǎn)的解釋。Deng
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network）2.靈活的架構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)：提供許多超參（調(diào)整）來(lái)優(yōu)化從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法深度學(xué)習(xí)：也使用超參，不過(guò)也使用多個(gè)用戶配置的層（用戶指定數(shù)量個(gè)類(lèi)型）3.自治（自動(dòng)調(diào)節(jié)）的特征定義機(jī)器學(xué)習(xí)：需要人工干預(yù)才能成功。使用大量的人類(lèi)知識(shí)來(lái)發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)工作算法。（為機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建正確的信息稱(chēng)為
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>
有趣的是，二十一世紀(jì)初，連接主義學(xué)習(xí)又卷上重來(lái)，掀起了以 “深度學(xué)習(xí)”為名的熱潮．所謂深度學(xué)習(xí)，狹義地說(shuō)就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．在若干測(cè)試和競(jìng)賽上，尤其是涉及語(yǔ)音、 圖像等復(fù)雜對(duì)象的應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了優(yōu)越性能以往機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)用中要取得好性能，對(duì)使用者的要求較高；而深度學(xué)習(xí)技術(shù)涉及的模型復(fù)雜度非常高，以至千只要下工夫
字“8” 形狀的流形在大多數(shù)位置只有一維，但在中心的相交處有兩維。 如果我們希望機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí) Rn 上的所有感興趣的函數(shù)，那么很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題看上去都是不可解的。流形學(xué)習(xí) (manifold learning) 算法通過(guò)一個(gè)假設(shè)來(lái)克服這個(gè)障礙，該假設(shè)認(rèn)為 Rn 中大
例如，數(shù)字 “8’’ 形狀的流形在大多數(shù)位置只有一維，但在中心的相交處有兩維。如果我們希望機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí) Rn 上的所有感興趣的函數(shù)，那么很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題看上去都是不可解的。流形學(xué)習(xí) (manifold learning) 算法通過(guò)一個(gè)假設(shè)來(lái)克服這個(gè)障礙，該假設(shè)認(rèn)為 Rn 中大
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
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?lèi)相關(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
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(lèi)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(lèi)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
年多倫多舉行的一場(chǎng)人工智能會(huì)議上，深度學(xué)習(xí)“教父” Geoffrey Hinton 曾說(shuō)過(guò)，“如果你是一名放射科醫(yī)生，那么你的處境就像一只已身在懸崖邊緣卻毫不自知的郊狼。”他認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)非常適合讀取核磁共振（MRIs）和 CT 掃描圖像，因此我們應(yīng)該“停止培訓(xùn)放射科醫(yī)生”，而且在五年內(nèi)，深度學(xué)習(xí)會(huì)有更大的進(jìn)步。然而，時(shí)間快進(jìn)到
k8s學(xué)習(xí)——minikube與kubernetes安裝與啟動(dòng) minikube的安裝前提是安裝了docker，但是由于我的系統(tǒng)是ubuntu20
通過(guò)對(duì)課程的學(xué)習(xí)，從對(duì)EI的初體驗(yàn)到對(duì)深度學(xué)習(xí)的基本理解，收獲了很多，做出如下總結(jié)：深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理
