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得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達最優(yōu)值過程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時，長時間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。?可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小來選擇合適的學(xué)習(xí)率，當(dāng)使用平方誤差和作為成本函數(shù)時，隨著數(shù)據(jù)量的增多，學(xué)
得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達最優(yōu)值過程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時，長時間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。?可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小來選擇合適的學(xué)習(xí)率，當(dāng)使用平方誤差和作為成本函數(shù)時，隨著數(shù)據(jù)量的增多，學(xué)
Models），在這些模型中，他們擴展了具有輔助變量的深層生成模型。輔助變量利用隨機層和跳過連接生成變分分布。Rezende 等人 (2016) 開發(fā)了一種深度生成模型的單次泛化。6.1 玻爾茲曼機玻爾茲曼機是學(xué)習(xí)任意概率分布的連接主義方法，使用最大似然原則進行學(xué)習(xí)。6.2 受限玻爾茲曼機受限玻爾茲曼機
TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief 。Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各
出十分有效的深度學(xué)習(xí)模型。小結(jié)由于優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)通常是一個基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的損失函數(shù)，優(yōu)化的目標(biāo)在于降低訓(xùn)練誤差。由于深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)通常都是高維的，目標(biāo)函數(shù)的鞍點通常比局部最小值更常見。練習(xí)對于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化問題，你還能想到哪些其他的挑戰(zhàn)？本文摘自《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》動手學(xué)深度學(xué)習(xí)作者：阿斯頓·張（Aston
什么是深度？深度就是簡單的量變。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是每一層的節(jié)點搞多一點，層數(shù)也搞多一點。但是如果說網(wǎng)絡(luò)越深，節(jié)點越多，表現(xiàn)能力就越好，這個我看未必，過猶未及嘛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身沒再多講，講的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是CNN。這個是在60年代的時候，在研究貓的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)的，199
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯誤，不知道怎么回事，求解
換成文本的技術(shù)。從早期的基于模板的方法到嚴(yán)格的統(tǒng)計模型，再到如今的深度模型，語音識別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾代的更迭?！D像識別圖像識別是深度學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用之一。深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的突破發(fā)生在2012年，Hinton教授的研究小組利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（AlexNet）大幅降低了ImageNet
限速。負責(zé)任的簡化學(xué)習(xí)的不僅使模型足夠輕量級以供使用，而且確保它能夠適應(yīng)數(shù)據(jù)集中沒有出現(xiàn)過的角落情況。在深度學(xué)習(xí)的研究中，簡化學(xué)習(xí)可能是最不受關(guān)注的，因為“我們通過一個可行的架構(gòu)尺寸實現(xiàn)了良好的性能” 并不像 “我們通過由數(shù)千千萬萬個參數(shù)組成的體系結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了最先進的性能”一樣吸引
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個特定分支。要想學(xué)好深度學(xué)習(xí)，必須對機器學(xué)習(xí)的基本原理有深刻的理解。本章將探討貫穿本書其余部分的一些機器學(xué)習(xí)重要原理。我們建議新手讀者或是希望更全面了解的讀者參考一些更全面覆蓋基礎(chǔ)知識的機器學(xué)習(xí)參考書，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20
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)的一個很好的示例。Google的TensorFlow是開源深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)一個比較好的實現(xiàn)，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在圖像識別、自然語言處理方面最流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)算法的子類，其特殊性是有更高的復(fù)雜度。因此，深度學(xué)習(xí)屬于機器學(xué)習(xí)，但它們絕對不是相反的概念。我們將淺層學(xué)習(xí)稱為不是深層的那些機器學(xué)習(xí)技術(shù)。讓我們開始將它們放到我們的世界中：這種高度復(fù)雜性基于什么？在實踐中，深度學(xué)習(xí)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個隱藏層組成。我們在《從神經(jīng)元到
DRL），為智能體決策的未來開辟了新的可能性。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢特征提取能力：深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN）能夠自動從高維數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，減少人工特征工程的需求。泛化能力：深度學(xué)習(xí)模型在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練后，能夠泛化到未見過的數(shù)據(jù)，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。處理復(fù)雜任務(wù)：深度學(xué)習(xí)在圖像識別、自然
頂會上的論文數(shù)量在逐步增多。通常，對話系統(tǒng)包含語言理解、對話狀態(tài)跟蹤、對話策略學(xué)習(xí)、語言生成等四個模塊。之前很多的文章在對話系統(tǒng)中的語言理解和生成的工作有較多的分享，本文主要關(guān)注點在對話策略學(xué)習(xí)，因而梳理了2019年對話策略學(xué)習(xí)在NLP頂會上的工作。 開始閱讀 階段三：AI中級開發(fā)者
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的未來蘊含著無窮的可能！越來越多的機器人不僅用在制造業(yè)，而且在一些其他方面可以改善我們的日常生活方式。醫(yī)療行業(yè)也可能會發(fā)生變化，因為深度學(xué)習(xí)有助于醫(yī)生更早地預(yù)測或發(fā)現(xiàn)癌癥，從而挽救生命。在金融領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以幫助公司甚至個人節(jié)省資金，更聰明地投資，更
從整個機器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來看，機器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強化學(xué)習(xí)。圖像、文本等深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強化學(xué)習(xí)了。強化學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在，早已結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迸發(fā)出新的活力，強化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強化學(xué)習(xí)（Deep
Introduction 學(xué)習(xí)率 (learning rate)，控制 模型的 學(xué)習(xí)進度 ： lr 即 stride (步長) ，即反向傳播算法中的 ηη ： ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn 學(xué)習(xí)率大小 學(xué)習(xí)率 大學(xué)習(xí)率 小學(xué)習(xí)速度快慢使用時間點剛開始訓(xùn)練時一定輪數(shù)過后副作用1
為量化器；GG 為解碼和生成器；DD 為對抗器。 基于深度學(xué)習(xí)的視頻壓縮編碼 基于深度學(xué)習(xí)的視頻編碼分為兩種： • 采用深度學(xué)習(xí)替代傳統(tǒng)視頻編碼中部分模塊 • 端到端采用深度學(xué)習(xí)編碼壓縮 部分方案 采樣深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以替代傳統(tǒng)視頻編碼中的模塊包括：幀內(nèi)/幀間預(yù)測、變換、上下采樣、環(huán)路濾波、熵編碼等6。
