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深度學習 1. 深度學習介紹 2. 深度學習原理 3. 深度學習實現(xiàn) 深度學習 1. 深度學習介紹 深度學習（Deep learning）是機器學習的一個分支領域,其源于人工 神經網絡的研究。 深度學習廣泛應用在計算機視覺,音頻處理,自然語言處理等諸多領 域。 人工神經網絡（Artificial
learning，DL） 表示學習的理想很豐滿，但實際中人們發(fā)現(xiàn)從數據的原始形式直接學得數據表示這件事很難。深度學習是目前最成功的表示學習方法，因此，目前國際表示學習大會（ICLR）的絕大部分論文都是關于深度學習的。深度學習是把表示學習的任務劃分成幾個小目標，先從數據的原始形式中先學習比較低級的表示，再
損失函數的復雜性深度學習模型的損失函數通常是高度非凸的，存在大量局部極小值和鞍點。如果學習率太大，模型可能會跳過最優(yōu)解，甚至導致?lián)p失爆炸（NaN）。(3) 數值穩(wěn)定性過大的學習率可能導致參數更新后超出浮點數的表示范圍（如 inf 或數值溢出），使訓練崩潰。3. 常見學習率值是怎么來的？(1)
−v(t) 在數學上的便利——速度的整數冪很容易處理。然而，其他物理系統(tǒng)具有基于速度的其他整數冪的其他類型的阻力。例如，顆粒通過空氣時會受到正比于速度平方的湍流阻力，而顆粒沿著地面移動時會受到恒定大小的摩擦力。這些選擇都不合適。湍流阻力，正比于速度的平方，在速度很小時會很弱。不夠強到使粒子
語言有著層級結構，大的結構部件是由小部件遞歸構成的。但是，當前大多數基于深度學習的語言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結構時，循環(huán)神經網絡（RNN）無法系統(tǒng)地展示、擴展句子的遞歸結構，深度學習學到的各組特征之間的關聯(lián)是平面的，沒有層級關系，那么請問層級關系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
在深度學習領域，特別是在NLP（最令人興奮的深度學習研究領域）中，該模型的規(guī)模正在擴大。最新的gpt-3模型有1750億個參數。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一樣（好吧，不是字面意思）。深度學習的未來會更大嗎？通常情況下，gpt-3是非常有說服力的，但它在過去一再表明，“成功的科
深度學習簡介 一、神經網絡簡介 深度學習（Deep Learning）（也稱為深度結構學習【Deep Structured Learning】、層次學習【Hierarchical Learning】或者是深度機器學習【Deep Machine Learning】）是一類算法集合，是機器學習的一個分支。
Runtime是一種跨平臺深度學習訓練和推理機加速器，與深度學習框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多種深度學習框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種用于表示深度學習模型的開放格式，ONNX定義了一組通用的運算符、機器學
深度學習是機器學習的一個子集，它通過接收大量數據并試圖從中學習來模擬人腦。在IBM對該術語的定義中，深度學習使系統(tǒng)能夠“聚集數據，并以令人難以置信的準確性做出預測。” 然而，盡管深度學習令人難以置信，但IBM尖銳地指出，它無法觸及人腦處理和學習信息的能力。深度學習和 DNN（深度
模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，實現(xiàn)“零代碼”快速訓練和部署模型。 2、深度學習計算服務平臺實施交付結合智算服務器、存儲、網絡等硬件環(huán)境，設計深度學習計算服務平臺部署架構，并根據用戶要求完成深度學習平臺軟件的調試、安裝和部署，保證軟件功能長期穩(wěn)定運行，包括設備安裝、環(huán)境配
構市值不斷改善自身的性能的學科，簡單地說，機器學習就是通過算法，使得機器能從大量的歷史數據中學習規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別或預測未來。機器學習在圖像識別、語音識別、自然語言理解、天氣預測、基因表達、內容推薦等很多方面的發(fā)展還存在著沒有良好解決的問題。傳統(tǒng)的模式識別方法：通過傳
對信息的處理是分級的。從低級的提取邊緣特征到形狀（或者目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，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。深度學習借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經網絡可以分為3類，前饋深度網絡(feed-forwarddeep networks
欠擬合、過擬合的總結如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個帖子 基于TensorFlow 2建立深度學習的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會使用它來建立線性回歸模型和神經網絡分類模型敬請期待
是機器學習歷史上非常困難的領域：接近人類水平的圖像分類接近人類水平的語音識別接近人類水平的手寫文字轉錄更好的機器翻譯更好的文本到語音轉換數字助理接近人類水平的自動駕駛更好的廣告定向投放更好的網絡搜索結果能夠回答用自然語言提出的問題在圍棋上戰(zhàn)勝人類我們仍然在探索深度學習能力的邊界。
Learning是機器學習中一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，最近研究了機器學習中一些深度學習的相關知識，本文給出一些很有用的資料和心得。 Key Words：有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，分類、回歸，密度估計、聚類，深度學習，Sparse DBN，
然而，經驗風險最小化很容易導致過擬合。高容量的模型會簡單地記住訓練集。在很多情況下，經驗風險最小化并非真的可行。最有效的現(xiàn)代優(yōu)化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數，如 0 − 1 損失，沒有有效的導數（導數要么為零，要么處處未定義）。這兩個問題說明，在深度學習中我們很少使用經驗風險最小化
很快被作為深度學習的標準工具應用在了各種場合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問題，諸如當BatchSize太小時效果不佳、對RNN等**絡無法有效應用BN等。針對BN的問題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進Normalization模型被提出。BN是深度學習進展中里程
Linear Unit）函數出現(xiàn)和流行的時間都比較晚，但卻是深度學習常用的激活函數。它非常簡單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個折線函數，所有負的輸入值都變換成0，所有非負的輸入值，函數值都等于輸入值本身。ReLU函數在正值區(qū)域沒有梯度消失的問題。最后，總結如下：
何得到輸出的流程圖中的最長路徑的長度記為模型的深度。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聯(lián)的圖的深度而非計算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來計算表示的計算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點的共存，一般在一個模型有多深才算作“深度”模型上并沒
區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學習過程。具體的，先用無標定數據訓練第一層，訓練時先學習第一層的參數，這層可以看作是得到一個使得輸出和輸入差別最小的三層神經網絡的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學習到數據本身的結構，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學
