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差較大的現(xiàn)象。欠擬合與過(guò)擬合的區(qū)別：欠擬合在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的性能都較差，而過(guò)擬合往往能較好地學(xué)習(xí)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的性質(zhì)，而在測(cè)試集上的性能較差。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，欠擬合主要表現(xiàn)為輸出結(jié)果的高偏差，而過(guò)擬合主要表現(xiàn)為輸出結(jié)果的高方差。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)：是使學(xué)得的模型能夠很好的適用于
Models），在這些模型中，他們擴(kuò)展了具有輔助變量的深層生成模型。輔助變量利用隨機(jī)層和跳過(guò)連接生成變分分布。Rezende 等人 (2016) 開(kāi)發(fā)了一種深度生成模型的單次泛化。6.1 玻爾茲曼機(jī)玻爾茲曼機(jī)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(jìn)行學(xué)習(xí)。6.2 受限玻爾茲曼機(jī)受限玻爾茲曼機(jī)
TensorFlow是一個(gè)基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號(hào)數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫(kù)DistBelief 。Tensorflow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu)，可部署于各
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來(lái)日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯(cuò)誤，不知道怎么回事，求解
機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)核心問(wèn)題是設(shè)計(jì)不僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，并且能在新輸入上泛化好的算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，許多策略顯式地被設(shè)計(jì)為減少測(cè)試誤差（可能會(huì)以增大訓(xùn)練誤差為代價(jià)）。這些策略被統(tǒng)稱(chēng)為正則化。我們將在后文看到，深度學(xué)習(xí)工作者可以使用許多不同形式的正則化策略。事實(shí)上，開(kāi)發(fā)更有效的正則化
答案是如果沒(méi)有激活函數(shù)，那么無(wú)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有多復(fù)雜，它都將退化為一個(gè)線性模型。現(xiàn)實(shí)的回歸問(wèn)題或者分類(lèi)問(wèn)題的決策邊界通常都是復(fù)雜且非線性的。這要求模型具有產(chǎn)生復(fù)雜的非線性決策邊界的能力，在這一點(diǎn)上激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演了非常重要的角色，通常我們讓隱藏層的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)值都通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行變
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(jì)模型，再到如今的深度模型，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了幾代的更迭。 圖像識(shí)別圖像識(shí)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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
重復(fù)訓(xùn)練，選取出合適的a，LReLU的表現(xiàn)出的結(jié)果才比ReLU好。因此有人提出了一種自適應(yīng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)參數(shù)的PReLU。PReLU是LeakyRelu的改進(jìn)，可以自適應(yīng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)參數(shù)。PReLU具有收斂速度快、錯(cuò)誤率低的特點(diǎn)。PReLU可以用于反向傳播的訓(xùn)練，可以與其他層同時(shí)優(yōu)化。2
和模型的改進(jìn)、計(jì)算能力的提升以及數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。 方向一：深度學(xué)習(xí)的基本原理和算法 深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其核心思想是構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)通過(guò)反向傳播算法來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定分支。要想學(xué)好深度學(xué)習(xí)，必須對(duì)機(jī)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(shū)其余部分的一些機(jī)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(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)參考書(shū)，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(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TensorFlow是開(kāi)源深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)一個(gè)比較好的實(shí)現(xiàn)，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)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(jī)器學(xué)習(xí)算法的子類(lèi)，其特殊性是有更高的復(fù)雜度。因此，深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)，但它們絕對(duì)不是相反的概念。我們將淺層學(xué)習(xí)稱(chēng)為不是深層的那些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。讓我們開(kāi)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(shí)踐中，深度學(xué)習(xí)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)隱藏層組成。我們?cè)凇稄纳窠?jīng)元到
DRL），為智能體決策的未來(lái)開(kāi)辟了新的可能性。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)特征提取能力：深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN）能夠自動(dòng)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(jiàn)過(guò)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(shí)別、自然
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的未來(lái)蘊(yùn)含著無(wú)窮的可能！越來(lái)越多的機(jī)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(huì)發(fā)生變化，因?yàn)?span id="l5vpn95" class='cur'>深度學(xué)習(xí)有助于醫(yī)生更早地預(yù)測(cè)或發(fā)現(xiàn)癌癥，從而挽救生命。在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以幫助公司甚至個(gè)人節(jié)省資金，更聰明地投資，更
辛頓對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的堅(jiān)定信念最終帶來(lái)了巨大的回報(bào)：在第四年的圖像網(wǎng)比賽（ImageNet competition）中，幾乎所有參賽隊(duì)都在使用深度學(xué)習(xí)，并獲得了神奇的準(zhǔn)確性。很快，深度學(xué)習(xí)便被應(yīng)用于圖像識(shí)別之外的任務(wù)。去年，由于他在這一領(lǐng)域的特殊貢獻(xiàn)，辛頓與人工智能的先驅(qū)們YannLeCun和Yoshua
從整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強(qiáng)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強(qiáng)化學(xué)習(xí)了。強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep
頂會(huì)上的論文數(shù)量在逐步增多。通常，對(duì)話系統(tǒng)包含語(yǔ)言理解、對(duì)話狀態(tài)跟蹤、對(duì)話策略學(xué)習(xí)、語(yǔ)言生成等四個(gè)模塊。之前很多的文章在對(duì)話系統(tǒng)中的語(yǔ)言理解和生成的工作有較多的分享，本文主要關(guān)注點(diǎn)在對(duì)話策略學(xué)習(xí)，因而梳理了2019年對(duì)話策略學(xué)習(xí)在NLP頂會(huì)上的工作。 開(kāi)始閱讀 階段三：AI中級(jí)開(kāi)發(fā)者
曲線下面的面積，通常來(lái)說(shuō)一個(gè)越好的分類(lèi)器，AP值越高。 mAP是多個(gè)類(lèi)別AP的平均值。這個(gè)mean的意思是對(duì)每個(gè)類(lèi)的AP再求平均，得到的就是mAP的值，mAP的大小一定在[0,1]區(qū)間，越大越好。該指標(biāo)是目標(biāo)檢測(cè)算法中最重要的一個(gè)?！ ≡谡龢颖痉浅Ｉ?span id="pxrllj5" class='cur'>的情況下，PR表現(xiàn)的效果會(huì)更好?！ ?、
為量化器；GG 為解碼和生成器；DD 為對(duì)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(cè)、變換、上下采樣、環(huán)路濾波、熵編碼等6。
