檢測(cè)到您已登錄華為云國際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國站
中國站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
基于深度學(xué)習(xí)的AI分析是指使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)模型可以通過自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高級(jí)分析和預(yù)測(cè)。以下是一些基于深度學(xué)習(xí)的AI分析技術(shù)： 圖像分類：圖像分類是指將輸入圖像分為不同的類別。基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類技術(shù)
y=wx+b里的w和b，也叫權(quán)重和偏差？在監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過以下方式構(gòu)建模型：檢查多個(gè)樣本并嘗試找出可最大限度的減少損失的模型。這一過程稱為經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化損失函數(shù)有L1，L2。L1是絕對(duì)值，L2是均方誤差MSE，那么2個(gè)場(chǎng)景做損失比較時(shí)會(huì)有L1一樣，L2不一樣的情況本來是
訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看作是得到一個(gè)使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比
還有一個(gè)是vggnet，他的問題是參數(shù)太大。深度學(xué)習(xí)的問題：1面向任務(wù)單一，依賴于大規(guī)模有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，幾乎是個(gè)黑箱模型。現(xiàn)在人工智能基本由深度學(xué)習(xí)代表了，但人工智能還有更多。。。然后就開始講深度學(xué)習(xí)的開發(fā)框架。先整了了Theano，開始于2007年的加拿大的蒙特利爾大學(xué)。隨著tens
Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時(shí)間都比較晚，但卻是深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)。它非常簡(jiǎn)單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個(gè)折線函數(shù)，所有負(fù)的輸入值都變換成0，所有非負(fù)的輸入值，函數(shù)值都等于輸入值本身。ReLU函數(shù)在正值區(qū)域沒有梯度消失的問題。最后，總結(jié)如下：
bone和head之間的，是為了更好的利用backbone提取的特征。Bottleneck：瓶頸的意思，通常指的是網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)維度和輸出的維度不同，輸出的維度比輸入的小了許多，就像脖子一樣，變細(xì)了。經(jīng)常設(shè)置的參數(shù) bottle_num=256，指的是網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)據(jù)的維度是256
些端云聯(lián)合學(xué)習(xí)方法和框架被提出來，旨在聯(lián)合多個(gè)端側(cè)設(shè)備共同訓(xùn)練一個(gè)全局模型，并實(shí)現(xiàn)端側(cè)隱私保護(hù)。Google率先于2016年提出了聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法和框架。楊強(qiáng)等又提出了橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法及對(duì)應(yīng)的框架。端側(cè)推理、遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)屬于端云協(xié)同
matrix) 是指行向量是標(biāo)準(zhǔn)正交的，列向量是標(biāo)準(zhǔn)正交的方陣：A−1 = A? 所以正交矩陣受到關(guān)注是因?yàn)榍竽嬗?jì)算代價(jià)小。需要注意正交矩陣的定義。反直覺地，正交矩陣的行向量不僅是正交的，還是標(biāo)準(zhǔn)正交的。對(duì)于行向量或列向量互相正交但不是標(biāo)準(zhǔn)正交的矩陣沒有對(duì)應(yīng)的專有術(shù)語。
也叫做目標(biāo)函數(shù)或者損失函數(shù)，它值叫做預(yù)測(cè)誤差或者模型誤差。求它的最小值的方法有很多，最常見的方法是`求偏導(dǎo)數(shù)`，然后令這些偏導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計(jì)值。但是這個(gè)方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`
然而，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化很容易導(dǎo)致過擬合。高容量的模型會(huì)簡(jiǎn)單地記住訓(xùn)練集。在很多情況下，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化并非真的可行。最有效的現(xiàn)代優(yōu)化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數(shù)，如 0 − 1 損失，沒有有效的導(dǎo)數(shù)（導(dǎo)數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個(gè)問題說明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化
讀者對(duì)象隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展和相關(guān)學(xué)習(xí)資料的出版，深度學(xué)習(xí)入門門檻越來越低，競(jìng)爭(zhēng)也越來越激烈，相關(guān)從業(yè)者不僅要有堅(jiān)實(shí)的算法基礎(chǔ)，更要具備一定的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，相信本書能夠幫助你更好地入門深度學(xué)習(xí)。本書面向的讀者為：計(jì)算機(jī)視覺算法從業(yè)者或愛好者準(zhǔn)備入門深度學(xué)習(xí)的讀者使用MXNet框架進(jìn)
深度學(xué)習(xí)是使用多層結(jié)構(gòu)從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取高層次特征的一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通常，從原始數(shù)據(jù)中提取高層次、抽象的特征是非常困難的。深度學(xué)習(xí)將原始的數(shù)據(jù)表示成一個(gè)嵌套的特征層級(jí)，這樣一來，每層特征均可以由更簡(jiǎn)單的特征來定義和計(jì)算。尤為重要的是，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)如何最優(yōu)地將不
對(duì)信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks
其他特征的位置被近似地保留下來，它的精確位置就變得沒有那么重要了。2 、特征映射。網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)計(jì)算層都是由多個(gè)特征映射組成的，每個(gè)特征映射都是平面形式的。平面中單獨(dú)的神經(jīng)元在約束下共享 相同的突觸權(quán)值集，這種結(jié)構(gòu)形式具有如下的有益效果：a.平移不變性。b.自由參數(shù)數(shù)量的縮減(通過
Convolution / Atrous Convolution)空間可分卷積（Spatially Separable Convolution）深度可分卷積（Depthwise Separable Convolution）平展卷積（Flattened Convolution）分組卷積（Grouped
證據(jù)回歸網(wǎng)絡(luò)(ENet)估計(jì)一個(gè)連續(xù)目標(biāo)及其預(yù)測(cè)的不確定性，無需昂貴的貝葉斯模型平均。然而，由于ENet原始損失函數(shù)的梯度收縮問題，即負(fù)對(duì)數(shù)邊際似然損失，有可能導(dǎo)致目標(biāo)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。本文的目標(biāo)是通過解決梯度收縮問題來提高ENet的預(yù)測(cè)精度，同時(shí)保持其有效的不確定性估計(jì)。一個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)(MTL)框架，被稱為M
這段概念界定，講的非常的通俗易懂，非常不錯(cuò)由于我們常常聽到"所謂機(jī)器學(xué)習(xí)十大算法"這樣的說法，久而久之算法就成了大家學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的直接目標(biāo)。在這樣的普遍觀點(diǎn)下，線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都被劃為算法的范疇。如果一定要將線性回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)方法稱為算法，也不是不行，因?yàn)樗惴ū旧砭褪?/p>
化學(xué)家的介紹入口，這些計(jì)算化學(xué)家希望從應(yīng)用的角度探索或整合深度學(xué)習(xí)模型在他們的研究中，并且將提供對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)綜述的更多參考資料，以涵蓋更深層次的技術(shù)方面學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化。 深度學(xué)習(xí)101 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是大多數(shù)深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，它是一類受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的機(jī)器學(xué)
無監(jiān)督算法只處理“特征”，不操作監(jiān)督信號(hào)。監(jiān)督和無監(jiān)督算法之間的區(qū)別沒有規(guī)范，嚴(yán)格的定義，因?yàn)闆]有客觀的判斷來區(qū)分監(jiān)督者提供的值是特征還是目標(biāo)。通俗地說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從不需要人為注釋樣本的分布中抽取信息的大多數(shù)嘗試。該術(shù)語通常與密度估計(jì)相關(guān)，學(xué)習(xí)從分布中采樣，學(xué)習(xí)從分布中去噪，需要數(shù)據(jù)分布的流形，或是將數(shù)據(jù)中相關(guān)的樣本聚類。
Dropout的另一個(gè)重要方面是噪聲是乘性的。如果是固定規(guī)模的加性噪聲，那么加了噪聲 ? 的整流線性隱藏單元可以簡(jiǎn)單地學(xué)會(huì)使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問題。另一種深度學(xué)習(xí)算法——批標(biāo)準(zhǔn)化，在訓(xùn)練時(shí)向隱藏單元引入加性和乘性噪聲
