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本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開(kāi)發(fā)的課程，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念簡(jiǎn)介、深度學(xué)習(xí)基本概念簡(jiǎn)介。
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)。
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。
成分學(xué)習(xí) 成分學(xué)習(xí)不僅使用一個(gè)模型的知識(shí)，而且使用多個(gè)模型的知識(shí)。人們相信，通過(guò)獨(dú)特的信息組合或投入（包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的），深度學(xué)習(xí)可以比單一的模型在理解和性能上不斷深入。 遷移學(xué)習(xí)是一個(gè)非常明顯的成分學(xué)習(xí)的例子， 基于這樣的一個(gè)想法， 在相似問(wèn)題上預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重可以
為越來(lái)越多領(lǐng)域的主流技術(shù)。然而，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也存在一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題。例如，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，而且通常需要大量的時(shí)間和人力來(lái)完成。此外，深度學(xué)習(xí)模型的精度和穩(wěn)定性也需要更多的研究和改進(jìn)?？偨Y(jié)總之，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種非常重要和有影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它已經(jīng)在多
何得到輸出的流程圖中的最長(zhǎng)路徑的長(zhǎng)度記為模型的深度。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(lái)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(guān)點(diǎn)的共存，一般在一個(gè)模型有多深才算作“深度”模型上并沒(méi)
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，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)言和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前
為眾所周知的“深度學(xué)習(xí)’’。這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)更換了很多名稱(chēng)，它反映了不同的研究人員和不同觀(guān)點(diǎn)的影響。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。一般來(lái)說(shuō)，目前為止深度學(xué)習(xí)已經(jīng)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
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？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(lái)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(jué)和自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”
本文轉(zhuǎn)載自機(jī)器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無(wú)監(jiān)督、混合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類(lèi)器分類(lèi)或數(shù)值預(yù)測(cè)的情況。LeCun 等人 (2015) 對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個(gè)精簡(jiǎn)的解釋。Deng
學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過(guò)構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過(guò)多層的高層次特征來(lái)表示數(shù)據(jù)的抽象語(yǔ)義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法預(yù)設(shè)了更多的模型參數(shù)，因此模型訓(xùn)練難度更大，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的一般規(guī)律知道，模型參數(shù)越多，需要參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也越大。 20世紀(jì)八九十年代由于計(jì)算機(jī)計(jì)算能力有限和相關(guān)技術(shù)的限制，可用于分析的數(shù)據(jù)量太小，深度學(xué)習(xí)在模式分析中并沒(méi)有表現(xiàn)出優(yōu)異的識(shí)別性能。自從2006年，
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡(jiǎn)而言之，人工智能涉及教計(jì)算機(jī)思考人類(lèi)的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下能夠更好地完成
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)OMAI平臺(tái)）即是在上述前提下誕生的平臺(tái)軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是具備深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺(tái)軟件。OMAI平臺(tái)以支持高性能計(jì)算技術(shù)和大規(guī)模分
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(gè)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(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)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(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
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(shí)代的來(lái)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(lèi)問(wèn)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(yǔ)言處理、計(jì)算
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(fǎng)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
搭建起來(lái)的一樣，稍有不同的是，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層的類(lèi)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(lái)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(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量從萬(wàn)到億不等，所以深度學(xué)習(xí)并不是非常深?yuàn)W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
Learning，DL)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的子類(lèi)。它的靈感來(lái)源于人類(lèi)大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過(guò)程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并非是一個(gè)全新的概念，可理解為包含多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對(duì)神經(jīng)元的連接方法以及激活函數(shù)等方面做出了
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
