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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。 開始閱讀 階段三：AI中級(jí)開發(fā)者
深度學(xué)習(xí) 1. 深度學(xué)習(xí)介紹 2. 深度學(xué)習(xí)原理 3. 深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn) 深度學(xué)習(xí) 1. 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)（Deep learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域,其源于人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。 深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué),音頻處理,自然語(yǔ)言處理等諸多領(lǐng) 域。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial
其他超參數(shù)的取值，并且深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中超參數(shù)的微調(diào)代價(jià)很大，所以有必要在超參數(shù)這個(gè)重要領(lǐng)域內(nèi)做更進(jìn)一步的研究。在許多領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)都表現(xiàn)出巨大的潛力，但深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新領(lǐng)域現(xiàn)在仍處于發(fā)展階段，仍然有很多工作需要開展，很多問(wèn)題需要解決，盡管深度學(xué)習(xí)的研究還存在許多問(wèn)題，但是
(CapsNet)，即一個(gè)包含兩個(gè)卷積層和一個(gè)全連接層的架構(gòu)。CapsNet 通常包含多個(gè)卷積層，膠囊層位于末端。CapsNet 被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)的最新突破之一，因?yàn)閾?jù)說(shuō)這是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性而提出的。它使用的是一層又一層的膠囊，而不是神經(jīng)元。激活的較低級(jí)膠囊做出預(yù)測(cè)，在同意多個(gè)預(yù)測(cè)后，更高級(jí)的膠囊變得活躍。在
初值來(lái)定的，而設(shè)定的需求類型并沒(méi)有生效：v2=tf.Variable([3,4],tf.float32)tf里的變量和普通編程語(yǔ)言里的變量是有區(qū)別的，區(qū)別在于tf里的變量設(shè)計(jì)為學(xué)習(xí)中自動(dòng)優(yōu)化自動(dòng)調(diào)整它的值，一般無(wú)需人工進(jìn)行賦值，所以它的trainable參數(shù)默認(rèn)是啟用的,當(dāng)然如果是要凍結(jié)這些值的時(shí)候，就不啟用它了
learning，DL） 表示學(xué)習(xí)的理想很豐滿，但實(shí)際中人們發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)的原始形式直接學(xué)得數(shù)據(jù)表示這件事很難。深度學(xué)習(xí)是目前最成功的表示學(xué)習(xí)方法，因此，目前國(guó)際表示學(xué)習(xí)大會(huì)（ICLR）的絕大部分論文都是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的。深度學(xué)習(xí)是把表示學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分成幾個(gè)小目標(biāo)，先從數(shù)據(jù)的原始形式中先學(xué)習(xí)比較低級(jí)的
−v(t) 在數(shù)學(xué)上的便利——速度的整數(shù)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(shù)冪的其他類型的阻力。例如，顆粒通過(guò)空氣時(shí)會(huì)受到正比于速度平方的湍流阻力，而顆粒沿著地面移動(dòng)時(shí)會(huì)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(shí)會(huì)很弱。不夠強(qiáng)到使粒子
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)
語(yǔ)言有著層級(jí)結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當(dāng)前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）無(wú)法系統(tǒng)地展示、擴(kuò)展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)學(xué)到的各組特征之間的關(guān)聯(lián)是平面的，沒(méi)有層級(jí)關(guān)系，那么請(qǐng)問(wèn)層級(jí)關(guān)系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是在NLP（最令人興奮的深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域）中，該模型的規(guī)模正在擴(kuò)大。最新的gpt-3模型有1750億個(gè)參數(shù)。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(xué)習(xí)的未來(lái)會(huì)更大嗎？通常情況下，gpt-3是非常有說(shuō)服力的，但它在過(guò)去一再表明，“成功的科
Runtime是一種跨平臺(tái)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理機(jī)加速器，與深度學(xué)習(xí)框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多種深度學(xué)習(xí)框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種用于表示深度學(xué)習(xí)模型的開放格式，ONNX定義了一組通用的運(yùn)算符、機(jī)器學(xué)
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它通過(guò)接收大量數(shù)據(jù)并試圖從中學(xué)習(xí)來(lái)模擬人腦。在IBM對(duì)該術(shù)語(yǔ)的定義中，深度學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠“聚集數(shù)據(jù)，并以令人難以置信的準(zhǔn)確性做出預(yù)測(cè)。” 然而，盡管深度學(xué)習(xí)令人難以置信，但I(xiàn)BM尖銳地指出，它無(wú)法觸及人腦處理和學(xué)習(xí)信息的能力。深度學(xué)習(xí)和 DNN（深度
別。開始的通過(guò)傳感器(例如CMOS)來(lái)獲得數(shù)據(jù)。然后經(jīng)過(guò)預(yù)處理、特征提取、特征選擇，再到推理、預(yù)測(cè)或者識(shí)別。最后一個(gè)部分，也就是機(jī)器學(xué)習(xí)的部分，絕大部分的工作是在這方面做的，也存在很多的paper和研究。而中間的三部分，概括起來(lái)就是特征表達(dá)。良好的特征表達(dá)，對(duì)最終算法的準(zhǔn)確性起了
Convolutional Neural Networks (CNN)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AutoEncoder 自動(dòng)編碼器Sparse Coding 稀疏編碼Restricted Boltzmann Machine(RBM)
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
欠擬合、過(guò)擬合的總結(jié)如下:接下來(lái)是TensorFlow框架部分，之前有個(gè)帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會(huì)使用它來(lái)建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請(qǐng)期待
是機(jī)器學(xué)習(xí)歷史上非常困難的領(lǐng)域：接近人類水平的圖像分類接近人類水平的語(yǔ)音識(shí)別接近人類水平的手寫文字轉(zhuǎn)錄更好的機(jī)器翻譯更好的文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換數(shù)字助理接近人類水平的自動(dòng)駕駛更好的廣告定向投放更好的網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果能夠回答用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題在圍棋上戰(zhàn)勝人類我們?nèi)匀辉谔剿?span id="r5tzfn5" class='cur'>深度學(xué)習(xí)能力的邊界。
Learning是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近研究了機(jī)器學(xué)習(xí)中一些深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，本文給出一些很有用的資料和心得。 Key Words：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類、回歸，密度估計(jì)、聚類，深度學(xué)習(xí)，Sparse DBN，
然而，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化很容易導(dǎo)致過(guò)擬合。高容量的模型會(huì)簡(jiǎn)單地記住訓(xùn)練集。在很多情況下，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)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(shù)，如 0 − 1 損失，沒(méi)有有效的導(dǎo)數(shù)（導(dǎo)數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個(gè)問(wèn)題說(shuō)明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化
很快被作為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)工具應(yīng)用在了各種場(chǎng)合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問(wèn)題，諸如當(dāng)BatchSize太小時(shí)效果不佳、對(duì)RNN等**絡(luò)無(wú)法有效應(yīng)用BN等。針對(duì)BN的問(wèn)題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進(jìn)Normalization模型被提出。BN是深度學(xué)習(xí)進(jìn)展中里程
