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為了解決這個問題，學(xué)習(xí)算法會輸出函數(shù)f : Rn→R。除了返回結(jié)果的形式不一樣外，這類問題和分類問題是很像的。這類任務(wù)的一個示例是預(yù)測投保人的索賠金額（用于設(shè)置保險(xiǎn)費(fèi)），或者預(yù)測證券未來的價(jià)格。這類預(yù)測也用在算法交易中。 轉(zhuǎn)錄：這類任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)觀測一些相對非
1.3 本書涉及的深度學(xué)習(xí)框架隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的深度學(xué)習(xí)框架得到開發(fā)。目前，最受研究人員青睞的深度學(xué)習(xí)框架有TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet。TensorFlow框架作為一個用于機(jī)器智能的開源軟件庫，以其高度的靈活性、強(qiáng)大的可移植性等特點(diǎn)
Network）的擴(kuò)展和應(yīng)用為基礎(chǔ)，這次浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時代的來臨。這一階段的研究主要集中在如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和泛化能力上。SVM作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在分類問題上表現(xiàn)出了良好的性能。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域的重要工具，例如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視
損失函數(shù)的復(fù)雜性深度學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)通常是高度非凸的，存在大量局部極小值和鞍點(diǎn)。如果學(xué)習(xí)率太大，模型可能會跳過最優(yōu)解，甚至導(dǎo)致?lián)p失爆炸（NaN）。(3) 數(shù)值穩(wěn)定性過大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致參數(shù)更新后超出浮點(diǎn)數(shù)的表示范圍（如 inf 或數(shù)值溢出），使訓(xùn)練崩潰。3. 常見學(xué)習(xí)率值是怎么來的？(1)
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的動機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
自動微分是深度學(xué)習(xí)框架的靈魂。一般而言，自動微分是指一種自動求某個函數(shù)的導(dǎo)數(shù)的方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，這些導(dǎo)數(shù)可以更新權(quán)重。在更廣泛的自然科學(xué)中，這些導(dǎo)數(shù)也能用于各種后續(xù)計(jì)算。自動微分的發(fā)展歷程如圖在自動微分的發(fā)展歷程中，有以下3種自動微分技術(shù)?；陟o態(tài)計(jì)算圖的轉(zhuǎn)換：將網(wǎng)絡(luò)在編譯時轉(zhuǎn)
回想一下Bagging學(xué)習(xí)，我們定義 k 個不同的模型，從訓(xùn)練集有替換采樣構(gòu)造k 個不同的數(shù)據(jù)集，然后在訓(xùn)練集 i 上訓(xùn)練模型 i。Dropout的目標(biāo)是在指數(shù)級數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上近似這個過程。具體來說，在訓(xùn)練中使用Dropout時，我們會使用基于小批量的學(xué)習(xí)算法和較小的步長，如梯度下降
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
W , c) 計(jì)算得到的隱藏單元的向量 h。這些隱藏單元的值隨后被用作第二層的輸入。第二層就是這個網(wǎng)絡(luò)的輸出層。輸出層仍然只是一個線性回歸模型，只不過現(xiàn)在它作用于 h 而不是 x。網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在包含鏈接在一起的兩個函數(shù)：h = f(1)(x; W , c)和 y = f(2)(h; w
列值為“XXX”的數(shù)據(jù)。HBase提供了Filter特性去支持這樣的查詢，它的原理是：按照RowKey的順序，去遍歷所有可能的數(shù)據(jù)，再依次去匹配那一列的值，直到獲取到所需要的數(shù)據(jù)。可以看出，可能只是為了獲取一行數(shù)據(jù)，它卻掃描了很多不必要的數(shù)據(jù)。因此，如果對于這樣的查詢請求非常頻繁
須從頭開始訓(xùn)練的模型表現(xiàn)得更好。同樣地，一個已經(jīng)學(xué)會預(yù)測句子里的下一個單詞的模型，也應(yīng)該對人類語言模式有一定的了解。我們可能期望這個模型可以作為翻譯或情感分析等相關(guān)任務(wù)的好的初始化模型。 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理中都已有了成功的應(yīng)用。雖然預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)在計(jì)算機(jī)視
搭建起來的一樣，稍有不同的是，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的類型更多樣，而且層與層之間的聯(lián)系復(fù)雜多變。深度學(xué)習(xí)中的深度主要就是來描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的數(shù)量，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到成百上千層，整個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量從萬到億不等，所以深度學(xué)習(xí)并不是非常深奧的概念，其本質(zhì)上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是最近幾年才
實(shí)地執(zhí)行，所以當(dāng)用戶的代碼出現(xiàn)缺陷（bug）的時候，可以通過這些信息輕松快捷地找到出錯的代碼，不會讓用戶在調(diào)試（Debug）的時候因?yàn)殄e誤的指向或者異步和不透明的引擎浪費(fèi)太多的時間。 PyTorch的代碼相對于TensorFlow而言，更加簡潔直觀，同時對于TensorFlow高
深度學(xué)習(xí)算法在許多情況下都涉及到優(yōu)化。例如，模型中的進(jìn)行推斷（如 PCA）涉及到求解優(yōu)化問題。我們經(jīng)常使用解析優(yōu)化去證明或設(shè)計(jì)算法。在深度學(xué)習(xí)涉及到的諸多優(yōu)化問題中，最難的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。甚至是用幾百臺機(jī)器投入幾天到幾個月來解決單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題，也是很常見的。因?yàn)檫@其中的優(yōu)化
R-CNN）驗(yàn)證了本架構(gòu)在實(shí)例分割任務(wù)的優(yōu)越性 本方法為視覺識別任務(wù)提供了新的基礎(chǔ)架構(gòu)范式，其簡單的模塊化設(shè)計(jì)、可擴(kuò)展的基數(shù)維度、高效的實(shí)現(xiàn)方式，使其在保持ResNet易用性的同時，達(dá)到了超越Inception系列模型的性能。相關(guān)代碼和預(yù)訓(xùn)練模型已開源，推動了后續(xù)研究和工業(yè)應(yīng)用的快速發(fā)展。
教程總體簡介：要求 目標(biāo) 1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 學(xué)習(xí)目標(biāo) 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 1.1.2 算法代表 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景 1.2 深度學(xué)習(xí)框架介紹 1.2.2 TensorFlow的特點(diǎn) 深度學(xué)習(xí)介紹 2.1 TF數(shù)據(jù)流圖 2.1.1 案例：TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個加法運(yùn)算
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)這三者的關(guān)系開始。我看過的不少書都喜歡把三者關(guān)系畫成三個套在一起的大圓圈，最外面的圈是人工智能，里面一點(diǎn)的圈是機(jī)器學(xué)習(xí)，最里面的圈是深度學(xué)習(xí)。這個圖傳得很廣，三者的關(guān)系也確實(shí)可以簡單理解成人工智能>機(jī)器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)。
想要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的層面去理解深度學(xué)習(xí)，需要做哪些嘗試？
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓(xùn)練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們可以訪問訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上計(jì)算一些度量誤差，被稱為訓(xùn)練誤差(training
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓(xùn)練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們可以訪問訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上計(jì)算一些度量誤差，被稱為訓(xùn)練誤差(training
