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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>
接下來(lái)我們回顧一下動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(DP)和蒙特卡羅方法(MC)的特點(diǎn)，對(duì)于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法有如下特性： 需要環(huán)境模型，即狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率PsaPsa狀態(tài)值函數(shù)的估計(jì)是自舉的(bootstrapping)，即當(dāng)前狀態(tài)值函數(shù)的更新依賴(lài)于已知的其他狀態(tài)值函數(shù)。 相對(duì)的，蒙特卡羅方法的特點(diǎn)則有： 可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)不需要環(huán)境
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，圖和樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是解決復(fù)雜問(wèn)題的基石。遍歷這些結(jié)構(gòu)是理解和操作它們的基礎(chǔ)步驟。兩種基本的遍歷策略——深度優(yōu)先遍歷（Depth-First Search, DFS）和廣度優(yōu)先遍歷（Breadth-First Search, BFS）——為我們提供了探索這些結(jié)構(gòu)的不同視角。本
太高，實(shí)際的效果并不等價(jià)，但僅僅是這樣簡(jiǎn)單的一個(gè)操作，效果已經(jīng)不同了。如果再輔助其他的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，將獲得更好的多樣性，這就是數(shù)據(jù)增強(qiáng)的本質(zhì)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以分為有監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和無(wú)監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，其中，有監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)又可以分為單樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)和多樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)。3.3.1 有監(jiān)督數(shù)據(jù)
面。 娛樂(lè)、游戲：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲可以讓位于全球不同地點(diǎn)的玩家，共同進(jìn)入一個(gè)真實(shí)的自然場(chǎng)景，以虛擬替身的形式，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)對(duì)戰(zhàn)。 古跡復(fù)原和數(shù)字化文化遺產(chǎn)保護(hù)：文化古跡的信息以增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的方式提供給參觀者，用戶(hù)不僅可以通過(guò)HMD看到古跡的文字解說(shuō)，還能看到遺址上殘缺部分的虛擬重構(gòu)。 零售：
個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。針對(duì)以上無(wú)人機(jī)的能耗、空地通信和計(jì)算的制約關(guān)系，本文旨在論證利用深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)[9]來(lái)解決以上難題的可能性。本文利用深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法，通過(guò)資源優(yōu)化、動(dòng)態(tài)任務(wù)卸載以及緩存設(shè)置，提高無(wú)人機(jī)霧接入點(diǎn)的能效。同時(shí)探討無(wú)人機(jī)在三維空間的航跡規(guī)劃的方法，提高無(wú)人機(jī)的工作能效。最后
太高，實(shí)際的效果并不等價(jià)，但僅僅是這樣簡(jiǎn)單的一個(gè)操作，效果已經(jīng)不同了。如果再輔助其他的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，將獲得更好的多樣性，這就是數(shù)據(jù)增強(qiáng)的本質(zhì)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以分為有監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和無(wú)監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，其中，有監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)又可以分為單樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)和多樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)。3.3.1 有監(jiān)督數(shù)據(jù)
MDP)也具有馬爾可夫性，與上面不同的是MDP考慮了動(dòng)作，即系統(tǒng)下個(gè)狀態(tài)不僅和當(dāng)前的狀態(tài)有關(guān)，也和當(dāng)前采取的動(dòng)作有關(guān)。還是舉下棋的例子，當(dāng)我們?cè)谀硞€(gè)局面（狀態(tài)s）走了一步(動(dòng)作a)，這時(shí)對(duì)手的選擇（導(dǎo)致下個(gè)狀態(tài)s’）我們是不能確定的，但是他的選擇只和s和a有關(guān)，而不用考慮更早之前的狀態(tài)和動(dòng)作，即s’是根據(jù)s和a隨機(jī)生成的。
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識(shí)別、手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別、貓狗識(shí)別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過(guò)了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡(jiǎn)單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
算法是基于特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之上的，深度優(yōu)先搜索算法和廣度優(yōu)先搜索算法都是基于“圖”這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的。 樹(shù)是圖的一種特例（連通無(wú)環(huán)的圖就是樹(shù)）。 圖上的搜索算法，最直接的理解就是，在圖中找出從一個(gè)頂點(diǎn)出發(fā)，到另一個(gè)頂點(diǎn)的路徑。具體方法有很多，兩種最簡(jiǎn)單、最“暴力”的深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先搜索，還有 A*、IDA*
accumulation）的更廣泛類(lèi)型的技術(shù)的特殊情況。其他方法以不同的順序來(lái)計(jì)算鏈?zhǔn)椒▌t的子表達(dá)式。一般來(lái)說(shuō)，確定一種計(jì)算的順序使得計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)最小，是困難的問(wèn)題。找到計(jì)算梯度的最優(yōu)操作序列是 NP 完全問(wèn)題 (Naumann, 2008)，在這種意義上，它可能需要將代數(shù)表達(dá)式簡(jiǎn)化為它們最廉價(jià)的形式。
2 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的對(duì)比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在理論與應(yīng)用上都存在差異，下面將分別從數(shù)據(jù)依賴(lài)、硬件支持、特征工程、問(wèn)題解決方案、執(zhí)行時(shí)間以及可解釋性這六個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的差別進(jìn)行比較。數(shù)據(jù)依賴(lài)：深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的區(qū)別是前者的性能隨著數(shù)據(jù)量的增加而增強(qiáng)
其擅長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算類(lèi)型。在過(guò)去，這種水平的硬件對(duì)于大多數(shù)組織來(lái)說(shuō)成本費(fèi)用太高。然而，基于云計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的增長(zhǎng)意味著組織可以在沒(méi)有高昂的前期基礎(chǔ)設(shè)施成本的情況下訪問(wèn)具有深度學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)。 •數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)也會(huì)受到妨礙其他大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)的阻礙。用
全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書(shū)的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。
能。借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動(dòng)駕駛能力的汽車(chē)和能夠理解人類(lèi)語(yǔ)音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、預(yù)測(cè)分析、機(jī)器作曲以及無(wú)數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進(jìn)。雖然深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的編程庫(kù)是近
圖的深度優(yōu)先遍歷 1.樹(shù)的深度優(yōu)先遍歷 樹(shù)的深度優(yōu)先遍歷有點(diǎn)類(lèi)似于先根遍歷 首先遍歷 1 2 5 6 3 4 7 8 ，它的遍歷更趨向于先深層的遍歷樹(shù)。 ? 編輯 2.圖的深度優(yōu)先遍歷 首先我們可以先看一下2，和2相鄰的是1號(hào)結(jié)點(diǎn)和6號(hào)結(jié)點(diǎn)。和2相鄰的
這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)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(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器
簡(jiǎn)要介紹了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度架構(gòu)，并詳細(xì)解釋了深度自編碼器。4.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用獎(jiǎng)懲系統(tǒng)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)模型的下一步。這主要用于游戲和機(jī)器人，解決平常的決策問(wèn)題。Schmidthuber(2014) 描述了強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 中深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展，以及深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (FNN) 和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
用于查詢(xún)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基本提示架構(gòu)如下所示： 在這種情況下，我們向機(jī)器學(xué)習(xí)模型詢(xún)問(wèn)波蘭首都的情況。這是常識(shí)，我們的模型對(duì)答案沒(méi)有問(wèn)題。 二、深度使用檢索增強(qiáng) 想更深入地了解這個(gè)簡(jiǎn)單的例子嗎？比方說(shuō)，我們想要一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以回答有關(guān)我們從未出版過(guò)的 300 頁(yè)原始書(shū)《我的故事》
