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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(tái)機(jī)器投入幾天到幾個(gè)月來解決單個(gè)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
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
年到 2018 年，短短的六年時(shí)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(gè)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(gè)的軟件程序，它可以計(jì)算
入了解的同學(xué)可以自行g(shù)oogle）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量非常大，事實(shí)上在很長時(shí)間里由于基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)的限制進(jìn)展并不大。而GPU的出現(xiàn)讓人看到了曙光，也造就了深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，“深度學(xué)習(xí)”才一下子火熱起來。擊敗李世石的Alpha go即是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的示例。Google的Tens
種架構(gòu)的所有方法之間的異同。其分析的角度包括訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、它們在重建性能、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="dap8we7" class='cur'>深度立體匹配的研究人
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(gè)加法運(yùn)算
對信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(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(gè)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
來自華為云BU的技術(shù)規(guī)劃負(fù)責(zé)人方帆給大家介紹了華為AI技術(shù)儲(chǔ)備現(xiàn)狀，以及華為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在公司內(nèi)部的創(chuàng)新與實(shí)踐。
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
(AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN)等。深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺問題的過程類似于人類的學(xué)習(xí)過程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測新圖片所屬的類別。深度學(xué)習(xí)中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。給定模型進(jìn)行
種語言的即時(shí)翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背后，就是機(jī)器學(xué)習(xí)。此時(shí)，你可能會(huì)想，谷歌翻譯已經(jīng)經(jīng)歷了很長的時(shí)間，那么現(xiàn)在有些什么新意呢？實(shí)際上，在過去的兩年時(shí)間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進(jìn)了谷歌翻譯中。事實(shí)上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)
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
深度學(xué)習(xí)由經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展而來，兩者有著相同與不同特點(diǎn)1.完全不同的模式機(jī)器學(xué)習(xí)：使計(jì)算機(jī)能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用其學(xué)到的知識(shí)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(jì)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(dòng)。使用被稱為
VGG原理VGG16相比AlexNet的一個(gè)改進(jìn)是采用連續(xù)的幾個(gè)3x3的卷積核代替AlexNet中的較大卷積核（11x11，7x7，5x5）。對于給定的感受野（與輸出有關(guān)的輸入圖片的局部大?。?，采用堆積的小卷積核是優(yōu)于采用大的卷積核，因?yàn)槎鄬臃蔷€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(jià)還比
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：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(jī) (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)
對信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(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(gè)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
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 知道深度學(xué)習(xí)與機(jī)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(diǎn) 應(yīng)用 無 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程步驟是要靠手動(dòng)完成的，而且需要大量領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)深度學(xué)習(xí)通常由多個(gè)層
組件學(xué)習(xí)組件學(xué)習(xí)不僅使用一個(gè)模型的知識(shí)，還使用多個(gè)模型的知識(shí)。人們相信，通過獨(dú)特的信息組合或輸入（包括靜態(tài)和動(dòng)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(gè)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(jìn)行微調(diào)。為了區(qū)分不同類
說，各種深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)提供了我們所需的各種顏料。我們要做的，就是利用不同的顏料，在空白的紙上，一筆一劃畫出我們所需的網(wǎng)絡(luò)。 深度學(xué)習(xí)改變了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。第一次聽到這個(gè)名詞時(shí)可能大家都會(huì)對這方面的知識(shí)感到一頭霧水，到底什么是深度學(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
