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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)
e和head之間的，是為了更好的利用backbone提取的特征。Bottleneck：瓶頸的意思，通常指的是網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)維度和輸出的維度不同，輸出的維度比輸入的小了許多，就像脖子一樣，變細(xì)了。經(jīng)常設(shè)置的參數(shù) bottle_num=256，指的是網(wǎng)絡(luò)輸出的數(shù)據(jù)的維度是256 ，
隱藏單元的設(shè)計(jì)是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域，并且還沒(méi)有許多明確的指導(dǎo)性理論原則。整流線性單元是隱藏單元極好的默認(rèn)選擇。許多其他類型的隱藏單元也是可用的。決定何時(shí)使用哪種類型的隱藏單元是困難的事（盡管整流線性單元通常是一個(gè)可接受的選擇）。我們這里描述對(duì)于每種隱藏單元的一些基本直覺(jué)。這些
程。深度學(xué)習(xí)框架的自動(dòng)微分技術(shù)根據(jù)實(shí)現(xiàn)原理的不同，分為以Google的TensorFlow為代表的圖方法，以Facebook的PyTorch為代表的運(yùn)算符重載，以及以MindSpore為代表的源碼轉(zhuǎn)換方法（Source to Source，S2S自動(dòng)微分技術(shù)），如圖1.1所示。\
也叫做目標(biāo)函數(shù)或者損失函數(shù)，它值叫做預(yù)測(cè)誤差或者模型誤差。求它的最小值的方法有很多，最常見(jiàn)的方法是`求偏導(dǎo)數(shù)`，然后令這些偏導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計(jì)值。但是這個(gè)方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`
一個(gè)經(jīng)典的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)是找到數(shù)據(jù)的 "最佳" 表示。 "最佳" 可以是不同的表示，但是一般來(lái)說(shuō)，是指該表示在比本身表示的信息更簡(jiǎn)單或更易訪問(wèn)而受到一些懲罰或限制的情況下，盡可能保存關(guān)于 x 更多的信息。 有很多方式定義較簡(jiǎn)單的表示。最常見(jiàn)的三種包括低維表示，稀疏表示，獨(dú)立表示。低維表示嘗試將
科技公司通過(guò)基于GAN的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)了一種名為“自動(dòng)全身模型生成人工智能”的技術(shù)，他們完全是由人工智能虛擬而成，時(shí)尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負(fù)擔(dān)拍攝相關(guān)的人員、場(chǎng)地、燈光、設(shè)備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時(shí)尚宣傳廣告了。
Dropout的另一個(gè)重要方面是噪聲是乘性的。如果是固定規(guī)模的加性噪聲，那么加了噪聲 ? 的整流線性隱藏單元可以簡(jiǎn)單地學(xué)會(huì)使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問(wèn)題。另一種深度學(xué)習(xí)算法——批標(biāo)準(zhǔn)化，在訓(xùn)練時(shí)向隱藏單元引入加性和乘
全托管基于容器的serverless服務(wù)，您無(wú)需關(guān)心升級(jí)與維護(hù)，安心搞業(yè)務(wù)簡(jiǎn)單易用預(yù)置多種網(wǎng)絡(luò)模型、向?qū)介_(kāi)發(fā)界面、一鍵開(kāi)啟模型訓(xùn)練與部署開(kāi)發(fā)工作量少自研MoXing分布式框架，讓您的分布式訓(xùn)練代碼開(kāi)發(fā)量縮短近10倍訓(xùn)練速度快1000塊GPU集群和0.8的線性加速比，原先一個(gè)月的模型訓(xùn)練
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)
平滑估計(jì)。2、基于實(shí)例的算法基于實(shí)例的算法常常用來(lái)對(duì)決策問(wèn)題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)某些近似性把新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。通過(guò)這種方式來(lái)尋找最佳的匹配。因此，基于實(shí)例的算法常常也被稱為“贏家通吃”學(xué)習(xí)或者“基于記憶的學(xué)習(xí)”。常見(jiàn)的算法包括 k-Nearest
)，一個(gè)通用的，有效的框架，用于深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)圖表示為時(shí)間事件序列。由于內(nèi)存模塊和基于圖的運(yùn)算符的新組合，TGNs能夠顯著優(yōu)于以前的方法，同時(shí)在計(jì)算效率上也更高。此外，我們還展示了之前幾個(gè)用于學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)圖的模型可以轉(zhuǎn)換為我們框架的具體實(shí)例。我們對(duì)框架的不同組件進(jìn)行了詳細(xì)的消歧研究，并
matplotlib==2.2.2 1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 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)層組成，它們
除。原則上，任何一種隨機(jī)的修改都是可接受的。在實(shí)踐中，我們必須選擇讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠學(xué)習(xí)對(duì)抗的修改類型。在理想情況下，我們也應(yīng)該使用可以快速近似推斷的模型族。我們可以認(rèn)為由向量 µ 參數(shù)化的任何形式的修改，是對(duì) µ 所有可能的值訓(xùn)練 p(y | x, µ) 的集成。注意，這里不要求 µ
深度學(xué)習(xí)框架有哪些？各有什么優(yōu)勢(shì)？
系列內(nèi)容深度學(xué)習(xí)CNN 文章目錄 ADAS攝像頭成像需具備的兩大特點(diǎn)單目鏡頭的測(cè)距原理雙目鏡頭的測(cè)距原理 ADAS攝像頭成像需具備的兩大特點(diǎn) 是要看得足夠遠(yuǎn) 看的越遠(yuǎn)就能有更加充裕的時(shí)間做出判斷和反應(yīng)，從而 避免或者降低事故發(fā)生造成的損失。 是要求高動(dòng)態(tài)
近年來(lái)，由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，跨模態(tài)檢索受到了研究者的廣泛關(guān)注，它將一種模態(tài)的數(shù)據(jù)作為查詢?nèi)z索其它模態(tài)的數(shù)據(jù)。例如，用戶可以用文本檢索圖像或/和視頻。由于查詢及其檢索結(jié)果模態(tài)表征的差異，如何度量不同模態(tài)之間的相似性是跨模態(tài)檢索的主要挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推廣以及其在計(jì)算機(jī)視
引入了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）的概念。本文將介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理以及在實(shí)際應(yīng)用中的一些案例。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種方法。在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)
除。原則上，任何一種隨機(jī)的修改都是可接受的。在實(shí)踐中，我們必須選擇讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠學(xué)習(xí)對(duì)抗的修改類型。在理想情況下，我們也應(yīng)該使用可以快速近似推斷的模型族。我們可以認(rèn)為由向量 µ 參數(shù)化的任何形式的修改，是對(duì) µ 所有可能的值訓(xùn)練 p(y | x, µ) 的集成。注意，這里不要求 µ
png) 這是一個(gè)三維的張量，維度是3x4x2。 TensorFlow里的`Tensor`就是張量。 如果把維度對(duì)應(yīng)到現(xiàn)實(shí)世界，那么我們所處的物質(zhì)世界明顯是一個(gè)三維世界。再加上不斷流淌的時(shí)間，可以視為四維的。我能夠理解到的最大維數(shù)就是四維了。在一些學(xué)習(xí)中，好像可以簡(jiǎn)單抽象的推到為五維、六維
