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這種學(xué)習(xí)范式試圖跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的界限。由于缺少標(biāo)簽數(shù)據(jù)和收集標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的高成本，它通常用于業(yè)務(wù)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)就是這個問題的答案。我們?nèi)绾问褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來解決或聯(lián)系非監(jiān)督學(xué)習(xí)問題？例如，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正變得越來越流行，因為它可以很好地處理
目錄 先來看機(jī)器學(xué)習(xí)： 什么是特征？ 深度學(xué)習(xí)是表示學(xué)習(xí)的經(jīng)典代表： 深度學(xué)習(xí)的過程： 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)差別： 深度學(xué)習(xí)代表算法： 先來看機(jī)器學(xué)習(xí)： 機(jī)器學(xué)習(xí)是利用經(jīng)驗experience來改善 計算機(jī)系統(tǒng)自身的性能，通過經(jīng)驗獲取知識knowledge。 以往都是人們向
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 ‘‘學(xué)習(xí)’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個簡潔的定義：‘‘對于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個計算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗 E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗 E 改進(jìn)后，它在任務(wù) T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達(dá)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(dá)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)
解決這個問題的途徑之一是使用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)掘表示本身，而不僅僅把表示映射到輸出。這種方法我們稱之為表示學(xué)習(xí)(representation learning)。學(xué)習(xí)到的表示往往比手動設(shè)計的表示表現(xiàn)得更好。并且它們只需最少的人工干預(yù)，就能讓AI系統(tǒng)迅速適應(yīng)新的任務(wù)。表示學(xué)習(xí)算法只需幾分
Transformers）模型，采用遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)的方法，進(jìn)一步刷新了深度學(xué)習(xí)方法在自然語言處理任務(wù)上的技術(shù)前沿。到目前為止，面向自然語言處理任務(wù)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)仍在不斷進(jìn)化，與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等的結(jié)合應(yīng)該會帶來效果更優(yōu)的模型。1.3.4 其他領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)在其他領(lǐng)域（如生物學(xué)、醫(yī)療和金融
回想一下Bagging學(xué)習(xí)，我們定義 k 個不同的模型，從訓(xùn)練集有替換采樣構(gòu)造k 個不同的數(shù)據(jù)集，然后在訓(xùn)練集 i 上訓(xùn)練模型 i。Dropout的目標(biāo)是在指數(shù)級數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上近似這個過程。具體來說，在訓(xùn)練中使用Dropout時，我們會使用基于小批量的學(xué)習(xí)算法和較小的步長，如梯度下降
1.2 深度學(xué)習(xí)框架目前大部分深度學(xué)習(xí)框架都已開源，不僅提供了多種多樣的接口和不同語言的API，而且擁有詳細(xì)的文檔和活躍的社區(qū)，因此設(shè)計網(wǎng)絡(luò)更加靈活和高效。另外，幾乎所有的深度學(xué)習(xí)框架都支持利用GPU訓(xùn)練模型，甚至在單機(jī)多卡和分布式訓(xùn)練方面都有很好的支持，因此訓(xùn)練模型的時間也大大
深度學(xué)習(xí)是目前人工智能最受關(guān)注的領(lǐng)域，但黑盒學(xué)習(xí)法使得深度學(xué)習(xí)面臨一個重要的問題：AI能給出正確的選擇，但是人類卻并不知道它根據(jù)什么給出這個答案。本期將分享深度學(xué)習(xí)的起源、應(yīng)用和待解決的問題；可解釋AI的研究方向和進(jìn)展。
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓(xùn)練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們可以訪問訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上計算一些度量誤差，被稱為訓(xùn)練誤差(training
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓(xùn)練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們可以訪問訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上計算一些度量誤差，被稱為訓(xùn)練誤差(training
教程總體簡介：要求 目標(biāo) 1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器的區(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)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。甚至是用幾百臺機(jī)器投入幾天到幾個月來解決單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題，也是很常見的。因為這其中的優(yōu)化
通過對課程的學(xué)習(xí)，從對EI的初體驗到對深度學(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)用是計算機(jī)視覺和自然語言處理
深度學(xué)習(xí)簡介 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）（也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)【Deep Structured Learning】、層次學(xué)習(xí)【Hierarchical Learning】或者是深度機(jī)器學(xué)習(xí)【Deep Machine Learning】）是一類算法集合，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支。
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
年到 2018 年，短短的六年時間里，深度學(xué)習(xí)所需的計算量增長了 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日益嚴(yán)峻的問題。 針對這一問題，哥本哈根大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個的軟件程序，它可以計算
序列內(nèi)部各元素之間的依賴關(guān)系，在 Transformer 中得到廣泛應(yīng)用。 這些變種的提出，進(jìn)一步擴(kuò)展了注意力機(jī)制的應(yīng)用場景，使得它能夠更好地適應(yīng)不同類型的 NLP 任務(wù)。 6. 總結(jié) 注意力機(jī)制的引入為深度學(xué)習(xí)模型在 NLP 任務(wù)上的表現(xiàn)帶來了革命性的提升。通過賦予模型選
限速。負(fù)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(jìn)的性能”一樣吸引
