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說(shuō)，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(duì)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
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(zhǎng)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(lái)。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
述文章主要總結(jié)了過(guò)去6年發(fā)表在主要會(huì)議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網(wǎng)絡(luò)的常用架構(gòu)，然后討論了基于每種架構(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?cè)谥亟ㄐ阅?、?xùn)練策
對(duì)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(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)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(lái)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?cè)诰€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
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)
種語(yǔ)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(zhǎng)的時(shí)間，那么現(xiàn)在有些什么新意呢？實(shí)際上，在過(guò)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(duì)語(yǔ)言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對(duì)簡(jiǎn)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(lái)，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(shuō)就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．在若干測(cè)試和競(jìng)賽上，尤其是涉及語(yǔ)音、 圖像等復(fù)雜對(duì)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(duì)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(lái)，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(lái)提供答案（通常為預(yù)測(cè)）。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
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(wú) 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
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(duì)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(lái)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
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(shuō)，通過(guò)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(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
對(duì)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(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)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
png【翻譯】如第一部分所述，作為一種潛在的、能夠從強(qiáng)噪聲振動(dòng)信號(hào)中學(xué)習(xí)判別性特征的方法，本研究考慮了深度學(xué)習(xí)和軟閾值化的集成。相對(duì)應(yīng)地，本部分注重于開發(fā)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)改進(jìn)的變種，即通道間共享閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)、通道間不同閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)。對(duì)相關(guān)理論背景和必要的想法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。A.
組成，每個(gè)單元表示一個(gè)向量到標(biāo)量的函數(shù)。每個(gè)單元在某種意義上類似一個(gè)神經(jīng)元，它接收的輸入來(lái)源于許多其他的單元，并且計(jì)算它自己的激活值。使用多層向量值表示的想法來(lái)源于神經(jīng)科學(xué)。用于計(jì)算這些表示的函數(shù) f(i)(x) 的選擇，也或多或少地受到神經(jīng)科學(xué)觀測(cè)的指引，這些觀測(cè)是關(guān)于生物神經(jīng)元計(jì)算功能的。然而，現(xiàn)代的神經(jīng)
學(xué)習(xí)步長(zhǎng)$\alpha$是一個(gè)很重要的參數(shù)。 如果太小，算法會(huì)收斂的很慢。 如果太大，容易造成算法不收斂，甚至發(fā)散。 自變量的標(biāo)準(zhǔn)化，和因變量的中心化，是建立深度學(xué)習(xí)模型常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 他們的好處，是不僅可以讓梯度下降法的數(shù)值表現(xiàn)的更加穩(wěn)定，還有助于我們找到合適的初始值和步長(zhǎng)。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社區(qū)許多顯著成就的基石，它在棋盤、視頻游戲、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人硬件設(shè)計(jì)等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對(duì)于經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來(lái)說(shuō)過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 深度學(xué)習(xí)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，需要通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目來(lái)加深對(duì)理論知識(shí)的理解和應(yīng)用?？梢赃x擇一些開源的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目進(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)踐，如ImageNet、CIFAR-10等。 2.比賽競(jìng)賽 參加深度學(xué)習(xí)相關(guān)的比賽競(jìng)賽，可以鍛煉自己的深度學(xué)習(xí)能力和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，也可以與其他深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者交
