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Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個變體。他保留了 LSTM 劃重點(diǎn)，遺忘不重要信息的特點(diǎn)，在long-term 傳播的時候也不會被丟失。
簡要介紹了無監(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)使用獎懲系統(tǒng)預(yù)測學(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)
//以Vi為源點(diǎn)開始DFS搜索 } //BFS：廣度優(yōu)先遍歷 void BFS(ALGraph *G, int k) { //以Vk為源點(diǎn)對用鄰接鏈表表示的圖G進(jìn)行廣度優(yōu)先搜索 int i, f = 0, r = 0; EdgeNode
有趣的是，二十一世紀(jì)初，連接主義學(xué)習(xí)又卷上重來，掀起了以 “深度學(xué)習(xí)”為名的熱潮．所謂深度學(xué)習(xí)，狹義地說就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．在若干測試和競賽上，尤其是涉及語音、 圖像等復(fù)雜對象的應(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
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。
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
在本節(jié)中，我們將簡要地討論深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，以及它們最近的改進(jìn)和突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能與人腦相似。它們主要由神經(jīng)元和連接組成。當(dāng)我們說深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們可以假設(shè)有相當(dāng)多的隱藏層，可以用來從輸入中提取特征和計(jì)算復(fù)雜的函數(shù)。Bengio(2009) 解釋了深度結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
什么是深度學(xué)習(xí)？實(shí)際上，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到生活中的點(diǎn)點(diǎn)滴滴了，比如我們熟知的自動無人駕駛，小愛同學(xué)音箱和其他的一些人工智能產(chǎn)品。在這個筆記中，你可以無需任何視頻直接從頭看到尾，也可以搭配任何一個深度學(xué)習(xí)的課程視頻進(jìn)行觀看，當(dāng)然，除了里面的代碼部分，其他的對于所有的深度學(xué)習(xí)框架是通
通過對課程的學(xué)習(xí)，從對EI的初體驗(yàn)到對深度學(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)視覺和自然語言處理
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, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
、訓(xùn)練策略和泛化能力上的效果。對于一些關(guān)鍵的方法，作者還使用了公開數(shù)據(jù)集和私有數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測試各類方法在全新場景下的泛化性能。這篇論文能夠?yàn)檠芯?span id="jhpz5rz" class='cur'>深度立體匹配的研究人員提供詳細(xì)的參考資料，同時，作者在最后一節(jié)提到的7種未來發(fā)展方向?qū)τ谘芯?span id="p5jvtdj" class='cur'>深度立體匹配具有
年，短短的六年時間里，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量增長了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個日益嚴(yán)峻的問題。 針對這一問題，哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個的軟件程序，它可以計(jì)算和預(yù)測訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的能源消耗和二氧化碳排放量。 網(wǎng)址：
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)借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
年多倫多舉行的一場人工智能會議上，深度學(xué)習(xí)“教父” Geoffrey Hinton 曾說過，“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)會有更大的進(jìn)步。然而，時間快進(jìn)到
為多層非線性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來保證學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式，而且代價還比較?。▍?shù)更少）。簡單來說，在VGG中，使用了3個3x3卷積核來代替7x7卷積核，使用了2個3x3卷積核來代替5*5卷積核，這樣做的主要目的是在保證具有相同感知野的條件下，提升了網(wǎng)絡(luò)的深度，在一定程度上提升了神經(jīng)網(wǎng)
為模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之間如何相互關(guān)聯(lián)的圖的深度而非計(jì)算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來計(jì)算表示的計(jì)算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點(diǎn)的共存，一般在一個模型有多深才算作“深度”模型上并沒有達(dá)成共識。不過一般深度學(xué)習(xí)指的是比傳
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)表示成一個嵌套的特征層級，這樣一來，每層特征均可以由更簡單的特征來定義和計(jì)算。尤為重要的是，深度學(xué)習(xí)可以自動地學(xué)習(xí)如何最優(yōu)地將不
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，
1.4 優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的方法目前，深度學(xué)習(xí)在多種目標(biāo)分類和識別任務(wù)中取得優(yōu)于傳統(tǒng)算法的結(jié)果，并產(chǎn)生大量優(yōu)秀的模型，使用遷移學(xué)習(xí)方法將優(yōu)秀的模型應(yīng)用在其他任務(wù)中，可以達(dá)到在減少深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間的前提下，提升分類任務(wù)性能，同時降低對訓(xùn)練集規(guī)模的依賴，關(guān)于遷移學(xué)習(xí)及其實(shí)例分析將在第6章進(jìn)
