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GR推薦原因這是第一篇關(guān)于基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配任務(wù)的綜述文章，以往關(guān)于立體匹配的綜述文章多基于傳統(tǒng)方法，或者年代已久。這篇綜述文章主要總結(jié)了過去6年發(fā)表在主要會議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網(wǎng)絡(luò)的常用架
深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn) 雖然深度學(xué)習(xí)具有令人印象深刻的能力，但是一些障礙正在阻礙其廣泛采用。它們包括以下內(nèi)容： •技能短缺：當(dāng)O'Reilly公司的調(diào)查詢問是什么阻礙人們采用深度學(xué)習(xí)時，受訪者的第一個反應(yīng)就是缺乏熟練的員工。2018年全球人工智能人才報告表明，“全世界大約有22,000名獲
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(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
深度學(xué)習(xí)是支持人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)生的主要業(yè)務(wù)之一。深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機 (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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
深度學(xué)習(xí)由經(jīng)典機器學(xué)習(xí)發(fā)展而來，兩者有著相同與不同特點1.完全不同的模式機器學(xué)習(xí)：使計算機能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用其學(xué)到的知識來提供答案（通常為預(yù)測）。依賴于不同的范式（paradigms），例如統(tǒng)計分析、尋找數(shù)據(jù)相似性、使用邏輯等深度學(xué)習(xí)：使用單一技術(shù)，最小化人腦勞動。使用被稱為
學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 知道深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)的區(qū)別了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成知道深度學(xué)習(xí)效果特點 應(yīng)用 無 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 機器學(xué)習(xí)的特征工程步驟是要靠手動完成的，而且需要大量領(lǐng)域?qū)I(yè)知識深度學(xué)習(xí)通常由多個層
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)
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(multi-layer
組件學(xué)習(xí)組件學(xué)習(xí)不僅使用一個模型的知識，還使用多個模型的知識。人們相信，通過獨特的信息組合或輸入（包括靜態(tài)和動態(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)的一個非常明顯的例子?；谶@一思想，對類似問題預(yù)先訓(xùn)練的模型權(quán)重可用于對特定問題進行微調(diào)。為了區(qū)分不同類
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(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，
深度前饋網(wǎng)絡(luò) (deep feedforward network)，也叫作前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (feedforward neural network) 或者多層感知機 (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度學(xué)習(xí)模型。前饋網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是近似某個函數(shù)
深度強化學(xué)習(xí)是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社區(qū)許多顯著成就的基石，它在棋盤、視頻游戲、自動駕駛、機器人硬件設(shè)計等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對于經(jīng)典強化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來說過于復(fù)雜的問題。深度強化學(xué)習(xí)比機器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
計算機視覺香港中文大學(xué)的多媒體實驗室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進行計算機視覺研究的華人團隊。在世界級人工智能競賽LFW（大規(guī)模人臉識別競賽）上，該實驗室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識別能力首次超越真人。語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和D
計算機視覺香港中文大學(xué)的多媒體實驗室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進行計算機視覺研究的華人團隊。在世界級人工智能競賽LFW（大規(guī)模人臉識別競賽）上，該實驗室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識別能力首次超越真人。語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和D
合所有模型的結(jié)構(gòu)，得到最終預(yù)測。在實際中，有較大限制，原因很簡單， 集成模型需要大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)很費資源了... 不夠快，很多場景是要實時有預(yù)測結(jié)果的，比如自動駕駛，等不了于是2014年有人發(fā)明了丟棄法 dropout 很有創(chuàng)意，實現(xiàn)原理也簡單，被廣泛應(yīng)用。
教程總體簡介：要求 目標(biāo) 1.1 深度學(xué)習(xí)與機器學(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 深度學(xué)習(xí)介紹 2.1 TF數(shù)據(jù)流圖 2.1.1 案例：TensorFlow實現(xiàn)一個加法運算
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
JAX是一個似乎同時具備Pytorch和Tensorflow優(yōu)勢的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機器學(xué)習(xí)庫，被稱為“在 GPU/TPU上運行的具有自動微分功能的Numpy”，該庫的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運算。我個人認為，與
